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Enregistrement W2972091110 · doi:10.3389/fpls.2019.01247

Mapping of Genetic Loci Conferring Resistance to Leaf Rust From Three Globally Resistant Durum Wheat Sources

2019· article· en· W2972091110 sur OpenAlexafffund
Dhouha Kthiri, Alexander Loladze, Amidou N’Diaye, Kirby T. Nilsen, Sean Walkowiak, Susanne Dreisigacker, Karim Ammar, Curtis Pozniak

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGenome PrairieWestern Grains Research FoundationMinistry of Agriculture - SaskatchewanUniversity of SaskatchewanGenome Canada
Mots-clésQuantitative trait locusRust (programming language)BiologyAgronomyWheat leaf rustChromosomePopulationCommon wheatGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic resistance in the host plant is the most economical and environmentally friendly strategy for controlling wheat leaf rust, caused by Puccinia triticina Eriks. The durum wheat lines Gaza (Middle East), Arnacoris (France) and Saragolla (Italy) express high levels of resistance to the Mexican races of P. triticina. Three recombinant inbred line (RIL) populations, derived from crosses of each of these resistance sources to the susceptible line ATRED #2, were evaluated for leaf rust reactions at CIMMYT’s leaf rust nurseries in Mexico. Genetic analyses of host reactions suggested oligogenic control of resistance in all populations. The F8 RILs from each cross were genotyped using the Illumina iSelect 90K array, and high-density genetic maps were constructed for each population. Using composite interval mapping, a total of seven quantitative trait loci (QTL) that provide resistance to leaf rust were identified. Two QTL designated as QLr.usw-6BS and QLr.usw-6BL were identified on chromosome 6B in Gaza, which explained up to 78.5% and 21.3% of the observed leaf rust severity variance, respectively. A major QTL designated as QLr.usw-7BL was detected on the long arm of chromosome 7B in Arnacoris, which accounted for up to 65.9% of the disease severity variance. Arnacoris also carried a minor QTL on chromosome 1BL, designated as QLr.usw-1BL.1 that explained up to 17.7% of the phenotypic variance. Three QTL conferred leaf rust resistance in Saragolla, namely QLr.usw-2BS, QLr.usw-3B and QLr.usw-1BL.2, which accounted for up to 42.3%, 9.4% and 7.1% of the phenotypic variance, respectively. Markers flanking each QTL were physically mapped against the durum wheat reference sequence and candidate genes involved in disease resistance were identified within the QTL intervals. The QTL identified in this study and their closely linked markers are useful resources for gene pyramiding and breeding for durable leaf rust resistance in durum wheat.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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