Fine Mapping of QTLs for Ascochyta Blight Resistance in Pea Using Heterogeneous Inbred Families
Notice bibliographique
Résumé
Ascochyta blight is an important disease of pea which can cause severe grain yield loss under wet conditions. In our previous study, we identified two quantitative trait loci (QTLs) abIII-1 and abI-IV-2 for ascochyta blight resistance and these QTLs were consistent across locations and/or years in an inter-specific pea population (PR-19) developed from a cross between Alfetta (Pisum sativum) and P651 (P. fulvum). The objectives of this study were to fine map the abIII-1 and abI-IV-2 QTLs using a high density single nucleotide polymorphism (SNP)-based genetic linkage map and analyze identified markers in heterogeneous inbred family (HIF) populations. Selective genotyping of 51 PR-19 recombinant inbred lines was performed using genotyping-by-sequencing (GBS) and the resulting high density genetic linkage map was used to identify eight new SNP markers within the abI-IV-2 QTL, whereas no additional SNPs were identified within the abIII-1 QTL. Two HIF populations HIF-224 (143 lines) and HIF-173 (126 lines) were developed from F6 RILs PR-19-224 and PR-19-173, respectively. The HIF populations evaluated under field conditions in 2015 and 2016 showed a wide range of variation for reaction to ascochyta blight resistance. Lodging score had significant positive (P ˂ 0.001) correlation with ascochyta blight scores. HIFs were genotyped using SNP markers within targeted QTLs. The genotypic and phenotypic data of the HIFs were used to identify two new QTLs, abI-IV-2.1 and abI-IV-2.2 for ascochyta blight resistance within the abI-IV-2 QTL. These QTLs individually explained 5.5 to 14% of the total phenotypic variation. Resistance to lodging was also associated with these two QTLs. Identified SNP markers will be useful in marker assisted selection for development of pea cultivars with improved ascochyta blight resistance.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».