Kenyan Isolates of <i>Puccinia graminis</i> f. sp. <i>tritici</i> from 2008 to 2014: Virulence to <i>SrTmp</i> in the Ug99 Race Group and Implications for Breeding Programs
Notice bibliographique
Résumé
Frequent emergence of new variants in the Puccinia graminis f. sp. tritici Ug99 race group in Kenya has made pathogen survey a priority. We analyzed 140 isolates from 78 P. graminis f. sp. tritici samples collected in Kenya between 2008 and 2014 and identified six races, including three not detected prior to 2013. Genotypic analysis of 20 isolates from 2013 and 2014 collections showed that the new races TTHST, TTKTK, and TTKTT belong to the Ug99 race group. International advanced breeding lines were evaluated against an isolate of TTKTT (Sr31, Sr24, and SrTmp virulence) at the seedling stage. From 169 advanced lines from Kenya, 23% of lines with resistance to races TTKSK and TTKST were susceptible to TTKTT and, from two North American regional nurseries, 44 and 91% of resistant lines were susceptible. Three lines with combined resistance genes were developed to facilitate pathogen monitoring and race identification. These results indicate the increasing virulence and variability in the Kenyan P. graminis f. sp. tritici population and reveal vulnerabilities of elite germplasm to new races.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».