Soybean Resistance to White Mold: Evaluation of Soybean Germplasm Under Different Conditions and Validation of QTL
Notice bibliographique
Résumé
Soybean (Glycine max L. Merr.) white mold (SWM), caused by Sclerotinia sclerotiorum (Lib) de Barry), is a devastating fungal disease in the Upper Midwest of the United States and southern Canada. Various methods exist to evaluate for SWM resistance and many quantitative trait loci (QTL) with minor effect governing SWM resistance have been identified in prior studies. This study aimed to predict field resistance to SWM using low-cost and efficient greenhouse inoculation methods and to confirm the QTL reported in previous studies. Three related but independent studies were conducted in the field, greenhouse, and laboratory to evaluate for SWM resistance. The first study evaluated 66 soybean plant introductions (PIs) with known field resistance to SWM using the greenhouse drop-mycelium inoculation method. These 66 PIs were significantly (P<0.043) different for resistance to SWM. However, year was highly significant (P<0.00001), while PI x year interaction was not significant (P<0.623). The second study compared plant mortality (PM) of 35 soybean breeding lines or varieties in greenhouse inoculation methods with disease severity index (DSI) in field evaluations. Moderate correlation (r) between PM under drop-mycelium method and DSI in field trials (r=0.65, p<0.0001) was obtained. The PM under spray-mycelium was also correlated significantly with DSI from field trials (r=0.51, p<0.0018). Likewise, significant correlation (r=0.62, p<0.0001) was obtained between PM across greenhouse inoculation methods and DSI across field trials. These findings suggest that greenhouse inoculation methods could predict the field resistance to SWM. The third study attempted to validate 33 QTL reported in prior studies using seven populations that comprised a total of 392 F4:6 lines derived from crosses involving a partially resistant cultivar ‘Skylla’, five partially resistant PIs, and a known susceptible cultivar ‘E00290’. The estimates of broad-sense heritability (h2) ranged from 0.39 to 0.66 in the populations. Of the seven populations, four had h2 estimates that were significantly different from zero (p<0.05). Single marker analysis across populations and inoculation methods identified eleven significant SSRs (p<0.05) corresponding to ten QTL identified by prior studies. Thus, these five new PIs could be used as new sources of resistant alleles to develop SWM resistant commercial cultivars.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».