Exploiting intra-cultivar variation to select for <i>Barley yellow dwarf virus-PAV</i> (BYDV-PAV) resistance in barley
Notice bibliographique
Résumé
Selection within elite barley cultivars is assumed to be ineffective due to the belief that inbred cultivars are highly homogeneous. The objective of the present work was to evaluate a selection procedure (Honeycomb design) applied within five barley cultivars (Manel, Rihane, Kounouz, Lemsi, and Imen) and two Tunisian landraces (Ardhaoui and Djebali) under ultra-low plant density (1.2 plants m−2) towards selecting high-performance lines with resistance to Barley yellow dwarf virus-PAV (BYDV-PAV). Lines selected through this process were further field-evaluated in hill plots under artificial BYDV-PAV inoculation and uninoculated control conditions during the 2016–2017 cropping season. Artificial inoculation in the field caused a severe reduction in agronomic performance traits, with yield loss reaching around 60%. However, two lines (IH16-H1 and IH4-L0) originating from cultivar Imen were significantly superior over the mother variety in the control field, showing at the same time minimum yield loss after BYDV-PAV inoculation not exceeding 10%, similar to the resistant check. Genotyping of the lines for the Ryd2 and Ryd3 resistance genes and assessment of visual symptoms in the field associated with reduction in yield revealed an additive effect of the genes conferring resistance to BYDV-PAV. However, there were lines with genotypic patterns that did not match the patterns of the source material, providing insights for exploitable intra-cultivar diversity within the barley cultivars and landraces assessed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».