Mapping QTL Associated with Stripe Rust, Leaf Rust, and Leaf Spotting in a Canadian Spring Wheat Population
Notice bibliographique
Résumé
Stripe rust, leaf rust, and the leaf spot complex are economically important diseases of wheat ( Triticum aestivum L.) in western Canada, and genetic host resistance is the most successful management strategy. This study was conducted to identify quantitative trait loci (QTL) associated with these diseases and to provide wheat breeders with sources of potential disease resistance genes. A total of 208 recombinant inbred lines derived from a cross between Canadian spring wheat cultivars ‘Peace’ and ‘Carberry’ were evaluated from 2014 to 2017 in stripe rust, leaf rust, and leaf spot nurseries in Alberta and British Columbia. All lines were genotyped with sequencing‐based Diversity Arrays Technology (DArTseq) markers. Using the least square means of the combined environments, two stripe rust resistance QTL, two leaf rust resistance QTL, and three leaf spot resistance QTL were identified. The stripe rust QTL were located on chromosomes 3A and 4B, the leaf rust QTL were located on chromosomes 4A and 3D, and the leaf spot QTL were located on 2A, 4B and 7D. The stripe rust resistance QTL on 4B, contributed by ‘Carberry’, was previously identified in other studies using a population derived from ‘Carberry’. Results from this study suggest that ‘Carberry’ may be an attractive parental source for breeders to enhance resistance against stripe rust and leaf spot with minor resistance alleles.
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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 ».