Molecular and phenotypic characterization of variation related to pea enation mosaic virus resistance in lentil (<i>Lens culinaris</i>Medik.)
Notice bibliographique
Résumé
Jain, S., Porter, L. D., Kumar, A., Mir, R. R., Eigenbrode, S. D. and McPhee, K. E. 2014. Molecular and phenotypic characterization of variation related to pea enation mosaic virus resistance in lentil (Lens culinaris Medik.). Can. J. Plant Sci. 94: 1333–1344. Identification of genetically diverse lentil germplasm with resistance to pea enation mosaic virus (PEMV) through the combined approach of molecular marker analysis and phenotyping could prove useful in breeding programs. A total of 44 lentil (Lens culinaris Medik.) accessions, were screened for resistance to PEMV. Two accessions (PI 431663 and PI 432028) were identified with resistance to PEMV in field tests while several accessions were found resistant in greenhouse screenings. Thirty-six polymorphic simple sequence repeat (SSR) markers which produced 43 loci with 2 to 12 alleles per locus were used for genetic diversity analysis. The polymorphic information content (PIC) values for these markers ranged from 0.22–0.85 with a mean of 0.55 per marker. Using allelic data of 36 SSR primer pairs, dissimilarity ranging from 0.12 to 0.74 was calculated. Cluster analysis performed using the unweighted pair group method with arithmetic mean (UPGMA) determined that most of PEMV-resistant accessions were grouped in one cluster along with other accessions from Iran, Chile, Ethiopia, India, Pakistan, Turkey, Afghanistan and Lebanon. All the adapted cultivars originating from North and South America were grouped in another cluster along with some European accessions. The 44 accessions were classified into 4 subpopulations using Structure 2.2 software complimenting the results of UPGMA analysis and indicated the effect of geographical origin on the grouping of accessions. The results of this study can be used to select genetically diverse PEMV-resistant accessions for lentil improvement programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».