Genetic Characterization of Leaf and Stripe Rust Resistance in the Brazilian Wheat Cultivar Toropi
Notice bibliographique
Résumé
Leaf and stripe rust are major threats to wheat production worldwide. The effective, multiple rust resistances present in the Brazilian cultivar Toropi makes it an excellent choice for a genetic study of rust resistance. Testing of DNA from different seed lots of Toropi with 2,194 polymorphic 90K iSelect single nucleotide polymorphism markers identified significant genetic divergence, with as much as 35% dissimilarity between seed lots. As a result, further work was conducted with a single plant line derived from Toropi variant Toropi-6.4. A double haploid population with 168 lines derived from the cross Toropi-6.4 × Thatcher was phenotyped over multiple years and locations in Canada, New Zealand, and Kenya, with a total of seven field trials undertaken for leaf rust and nine for stripe rust. Genotyping with the 90K iSelect array, simple sequence repeat and Kompetitive allele-specific polymerase chain reaction markers resulted in a genetic map of 3,043 cM, containing 1,208 nonredundant markers. Significant quantitative trait loci (QTL) derived from Toropi-6.4 were identified in multiple environments on chromosomes 1B (QLr.crc-1BL/QYr.crc-1BL), 3B (QLr.crc-3BS), 4B (QYr.crc-4BL), 5A (QLr.crc-5AL and QYr.crc-5AL), and 5D (QLr.crc-5DS). The QTL QLr.crc-1BL/QYr.crc-1BL colocated with the multi-rust resistance locus Lr46/Yr29, while the QTL QLr.crc-5DS located to the Lr78 locus previously found in a wheat backcross population derived from Toropi. Comparisons of QTL combinations showed QLr.crc-1BL to contribute a significantly enhanced leaf rust resistance when combined with QLr.crc-5AL or QLr.crc-5DS, more so than when QLr.crc-5AL and QLr.crc-5DS were combined. A strong additive effect was also seen when the stripe rust resistance QTL QYr.crc-1BL and QYr.crc-5AL were combined.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».