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Enregistrement W2610163301 · doi:10.3389/fpls.2017.00838

Genetic Analysis of NBS-LRR Gene Family in Chickpea and Their Expression Profiles in Response to Ascochyta Blight Infection

2017· article· en· W2610163301 sur OpenAlexafffund
Mandeep Sagi, Amit Deokar, Bunyamin Tar’an

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskatchewan Pulse GrowersWestern Grains Research FoundationMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésAscochytaBlightBiologyGeneR geneGeneticsPlant disease resistanceCandidate geneBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ascochyta blight is one of the major diseases of chickpea worldwide. The genetic resistance to ascochyta blight in chickpea is complex and governed by multiple QTLs. However, the molecular mechanism of quantitative disease resistance to ascochyta blight and the genes underlying these QTLs are still unknown. Most often disease resistance is determined by resistance (R) genes. The most predominant R-genes contain nucleotide binding site and leucine rich repeat (NBS-LRR) domains. A total of 121 NBS-LRR genes were identified in the chickpea genome. Ninety-eight of these genes contained all essential conserved domains while 23 genes were truncated. The NBS-LRR genes were grouped into eight distinct classes based on their domain architecture. Phylogenetic analysis grouped these genes into two major clusters based on their structural variation, the first cluster with toll or interleukin-1 like receptor (TIR) domain and the second cluster either with or without a coiled-coil domain. The NBS-LRR genes are distributed unevenly across the eight chickpea chromosomes and nearly 50% of the genes are present in clusters. Thirty of the NBS-LRR genes were co-localized with nine of the previously reported ascochyta blight QTLs and were tested as potential candidate genes for ascochyta blight resistance. Expression pattern of these genes was studied in two resistant (CDC Corinne and CDC Luna) and one susceptible (ICCV 96029) genotypes at different time points after ascochyta blight infection using real-time quantitative PCR. Twenty-seven NBS-LRR genes showed differential expression in response to ascochyta blight infection in at least one genotype at one time point. Among these 27 genes, the majority of the NBS-LRR genes showed differential expression after inoculation in both resistant and susceptible genotypes which indicates the involvement of these genes in response to ascochyta blight infection. Five NBS-LRR genes showed genotype specific expression. Our study provides a new insight of NBS-LRR gene family in chickpea and the potential involvement of NBS-LRR genes in response to ascochyta blight infection.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,209 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations76
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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