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Enregistrement W2963103012

Maize inbreds for multiple resistance breeding against major foliar, ear and stalk rot diseases.

2019· article· en· W2963103012 sur OpenAlexaffabout
K.K. Jindal, Xiaoyang Zhu, T. Woldemariam, Albert Tenuta, M. K. Jindal, N. Javed, Fouad Daayf, L. M. Reid

Notice bibliographique

RevueMaydica · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensUniversity of ManitobaMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEyespotBiologyRust (programming language)SmutAgronomyResistance (ecology)Leaf spotCropBlightHorticultureBotany
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resistance breeding is considered the most effective and eco-friendly method to manage most of the crop diseases, but it can be challenging to find sources of resistance in maize for short growing season regions. In this study, 218 maize inbreds were evaluated in order to select those, which possess resistance to one or more of the following diseases:  Northern Corn Leaf Blight (NCLB), common rust, eyespot, grey leaf spot (GLS), goss’s bacterial wilt and leaf blight (goss’s wilt), Gibberella (fusarium) ear and stalk rot, and common smut. Significant variation in disease resistance was detected in the inbreds evaluated. Twenty-six inbreds, most of them of Canadian origin, were found to possess excellent resistance to multiple diseases. Three inbreds (CO428, CO470 and CO471) exhibited resistance to five foliar diseases (NCLB, common rust, eyespot, GLS, and goss’s wilt), while another seven inbreds had a resistant reaction to four diseases (CO452, CO466 and CO468 to common rust, eyespot, GLS and goss’s wilt; C0473 to NCLB, common rust, GLS and goss’s wilt; CO464 to NCLB, eyespot, GLS, and goss’s wilt, and PHZ51 to eyespot, ERSC, common smut, and goss’s wilt). Five of these inbreds also had intermediate resistance against stalk and ear rot. Forty-five inbreds were found to have resistance against two to three diseases. Inbreds CO457, CO458, CO459 and CO460 released as highly resistance to common rust were also found to have good resistance against eyespot, and GLS or goss’s wilt. CO450 released for eyespot resistance had good resistance against common rust and GLS, and moderate resistance against goss’s wilt. Three inbreds CO387, CO441, and CO449 were found to have resistance for gibberellic ear rot both by silk and kernel inoculation methods and common smut. Most of these inbreds found resistant in this study were from the Stiff Stalk (BSSS), Lancaster and Iodent maize heterotic groups. Many of the resistant inbreds identified in this study are excellent sources of resistance to leaf, ear and stalk rot diseases, and could be utilized in maize breeding programs for developing new hybrids with multiple disease resistance.

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 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 enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,212

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 GPT0,193
Écart entre enseignants0,183 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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