EVALUATION OF SPRING BREAD WHEAT ACCESSIONS FROM THE VIR COLLECTION FOR RESISTANCE TO LOOSE SMUT
Notice bibliographique
Résumé
Background. Loose smut caused by Ustilago tritici (Pers.) Rostr. is one of the major diseases of wheat widespread in all areas of its cultivation. Breeding centers in Russia constantly need new sources of resistance to this disease. Screening of spring wheat accessions for resistance to loose smut has been carried out since 2016 in the Genetics Department of the N. I. Vavilov All-Russian Institute of Plant Genetic Resources (VIR) in collaboration with the Wheat Genetic Resources Department.Materials and methods. In the 2016-2018 growing seasons, new 139 accessions of spring bread wheat were screened for resistance to loose smut against a severe infection background according to the well-known method (Krivchenko, 1984). During wheat's flowering phase, from 7 to 10 ears of each accession were inoculated with a fungal infection collected on VIR's experimental field. The severity of the infection was determined by the disease symptoms on the susceptible reference cultivars: 'Reward', 'Diamant' and 'Scala'. Assessment of the infection lesions was carried out in the next year after inoculation by counting the diseased and healthy ears in each accession.Results and conclusion. The ears of eleven accessions were resistant to loose smut during two years of evaluation. During three years of evaluation the disease symptoms were not detected on the plants of eight accessions: 'Salavat Yulaev' (k-65560, Bashkortostan), 'Fori 4' (k-65592, Leningrad Province); 'Diablon' (k- 65444, Germany), 'Ke Feng 10' (k-65472, China), k-65479 (Algeria), k- 65482 (Turkey), 'Alikat' (k-65586, Canada) and 'Selection 1403' (k- 65828, USA). Three years of evaluation showed that 10 varieties were moderately resistant (no more than 5% affected ears): 4 from Russia, 2 from Canada, and single accessions from Spain, China, Pakistan and Tajikistan. The mentioned accessions are of interest for the development of spring bread wheat cultivars with resistance to loose smut for cultivation in the North-Western region of Russia.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».