Population Structure and Genomewide Association Analysis of Resistance to Disease and Insensitivity to Ptr Toxins in Canadian Spring Wheat Using 90K SNP Array
Notice bibliographique
Résumé
Leaf rust, yellow (stripe) rust, common bunt, and tan spot are economically significant diseases affecting wheat ( Triticum aestivum L.) production in Canada. In this study, we investigated the genetic relationship and population structure of 81 Canadian western spring wheat cultivars released primarily between 1963 and 2011 and identified genomic regions associated with resistance to the above four diseases and insensitivity to three Pyrenophora tritici‐repentis (Ptr) toxins (Ptr ToxA, Ptr ToxB and Ptr ToxC). The cultivars were evaluated for field reaction to the four diseases and for reaction to the three Ptr toxins in a greenhouse and were genotyped with a subset of 19,919 of the wheat 90K single‐nucleotide polymorphic array and 11 gene‐specific markers. There were large genetic differences among pairwise comparisons of cultivars, except six pairs that showed <0.05 genetic distance. The cultivars exhibited clear population structure, generally in agreement with the major western Canada spring wheat classes. Using a threshold of p ≤ 5 × 10 −5 and a weighted mixed linear model, we identified 94 markers from seven chromosomes associated with all traits except Ptr ToxC. Two major‐effect genomic regions on chromosomes 5B (71–74 cM) and 1A (52–53 cM) were associated with Ptr ToxA, of which the former coincided with the Tsn1 gene. For Ptr ToxB, we identified two other major‐effect regions on chromosomes 2B and 5B. The genomic regions associated with common bunt mapped on 2B, 4B, and 7A, whereas those associated with leaf rust mapped at two positions on 2B. We were only able to uncover a single marker‐trait association for tan spot on 7B and for yellow rust on 2A.
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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 ».