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Enregistrement W2521527435 · doi:10.1186/s12864-016-3079-2

Genetic mapping of Pinus flexilis major gene (Cr4) for resistance to white pine blister rust using transcriptome-based SNP genotyping

2016· article· en· W2521527435 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYeasts and Rust Fungi Studies
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesGénome Québec
Mots-clésBiologyGeneticsSingle-nucleotide polymorphismIndelTranscriptomeGenotypingSNP genotypingGenePinus contortaBotanyGenotypeGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Linkage of DNA markers with phenotypic traits provides essential information to dissect clustered genes with potential phenotypic contributions in a target genome region. Pinus flexilis E. James (limber pine) is a keystone five-needle pine species in mountain-top ecosystems of North America. White pine blister rust (WPBR), caused by a non-native fungal pathogen Cronartium ribicola (J.C. Fisch.), has resulted in mortality in this conifer species and is still spreading through the distribution. The objective of this research was to develop P. flexilis transcriptome-wide single nucleotide polymorphism (SNP) markers using RNA-seq analysis for genetic mapping of the major gene (Cr4) that confers complete resistance to C. ribicola. RESULTS: Needle tissues of one resistant and two susceptible seedling families were subjected to RNA-seq analysis. In silico SNP markers were uncovered by mapping the RNA-seq reads back to the de novo assembled transcriptomes. A total of 110,573 in silico SNPs and 2,870 indels were identified with an average of 3.7 SNPs per Kb. These SNPs were distributed in 17,041 unigenes. Of these polymorphic P. flexilis unigenes, 6,584 were highly conserved as compared to the genome sequence of P. taeda L (loblolly pine). High-throughput genotyping arrays were designed and were used to search for Cr4-linked genic SNPs in megagametophyte populations of four maternal trees by haploid-segregation analysis. A total of 32 SNP markers in 25 genes were localized on the Cr4 linkage group (LG). Syntenic relationships of this Cr4-LG map with the model conifer species P. taeda anchored Cr4 on Pinus consensus LG8, indicating that R genes against C. ribicola have evolved independently in different five-needle pines. Functional genes close to Cr4 were annotated and their potential roles in Cr4-mediated resistance were further discussed. CONCLUSIONS: We demonstrated a very effective, low-cost strategy for developing a SNP genetic map of a phenotypic trait of interest. SNP discovery through transcriptome comparison was integrated with high-throughput genotyping of a small set of in silico SNPs. This strategy may be applied to mapping any trait in non-model plant species that have complex genomes. Whole transcriptome sequencing provides a powerful tool for SNP discovery in conifers and other species with complex genomes, for which sequencing and annotation of complex genomes is still challenging. The genic SNP map for the consensus Cr4-LG may help future molecular breeding efforts by enabling both Cr4 positional characterization and selection of this gene against WPBR.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,841

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle