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Enregistrement W2800066413 · doi:10.7939/r3fj29r36

Mapping of genomic regions associated with agronomic traits and resistance to diseases in Canadian spring wheat

2017· article· en· W2800066413 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpring (device)BiologyAgronomyResistance (ecology)Plant disease resistanceDrought resistanceBiotechnologyGeneticsGeneEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wheat breeders, in addition to phenotypic selection, employ molecular markers in their programs for different purposes, including parental selection, quality control, analysis of advanced lines (cultivars), on genetic purity and identity, and for markers assisted selection. In the first study of this thesis we evaluated 158 recombinant inbred lines (RILs) population for flowering, maturity, plant height and grain yield under field conditions. With a subset of 1809 single nucleotide polymorphisms (SNPs) and 2 functional markers (Ppd-D1 and Rht-D1) we identified a total of 19 quantitative trait loci (QTLs) associated with flowering time under greenhouse (5) and field (6) conditions, maturity (5), grain yield (2) and plant height (1). These QTLs explained between 6.3 and 37.8% of the phenotypic variation. Only the QTLs on both 2D chromosome (adjacent to Ppd-D1) and 4D chromosome (adjacent Rht-D1) had major effects and, respectively reduced flowering and maturity time up to 5 days with a yield penalty of 436 kg ha-1 and reduced plant height by 13 cm, but increased maturity by 33 degree days. In the second study, we used genome-wide association analysis (GWAS) to identify markers associated with the wheat diseases leaf rust, stripe rust, tan spot, common bunt and three host selective toxins (HST) from Pyrenophora tritici-repentis (Ptr ToxA, B and C). We were able to identify 94 markers associated with all traits except Ptr ToxC sensitivity. Two major effect genomic regions on 5B and 1A were associated with Ptr ToxA sensitivity, of which the former coincided with the Tsn1 gene. For Ptr ToxB, two other major effect regions on chromosomes 2B and 5B. The genomic regions associated with common bunt mapped on chromosomes 2B, 4B and 7A, while those associated with leaf rust mapped at two positions on 2B. A single marker-trait was associated each to tan spot on 7B and for yellow rust on 2A. Finally, we investigated the phenotypic effect of 50 markers associated with 16 genes for resistance to rust and tan spot, and Ptr toxin reaction in a subset of 70 cultivars. We first report the marker makeup of the 70 cultivars to aid spring wheat breeders in parental choice for future crossing programs. We also identified 6-8 markers for yellow rust, 4-6 markers for leaf rust, 5-9 markers for tan spot resistance and 6-11 markers for Ptr ToxA insensitivity as the best predictors of the phenotypic variation observed across the 70 cultivars.

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.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,891

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,157
Écart entre enseignants0,146 · 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