Evaluation of <i>Brassica oleracea</i> accessions for resistance to <i>Plasmodiophora brassicae</i> and identification of genomic regions associated with resistance
Notice bibliographique
Résumé
Clubroot disease caused by Plasmodiophora brassicae is a challenge to Brassica crop production. Breakdown of resistance controlled by major genes of the Brassica A genome has been reported. Therefore, identification of resistance in the Brassica C genome is needed to broaden the genetic base of resistance in Brassica napus canola. In this study, we evaluated 135 Brassica oleracea accessions, belonging to eight variants of this species to identify resistant accessions as well as to identify the genomic regions associated with resistance to two recently evolved P. brassicae pathotypes, F3-14 (3A) and F-359-13 (5X L-G2). Resistance to these pathotypes was observed more frequently in var. acephala (kale) followed by var. capitata (cabbage); few accessions also carried resistance to both pathotypes. Association mapping using single nucleotide polymorphism (SNP) markers developed through genotyping by sequencing technique identified 10 quantitative trait loci (QTL) from six C-genome chromosomes to be associated with resistance to these pathotypes; among these, two QTL associated with resistance to 3A and one QTL associated with resistance to 5X L-G2 carried ≥3 SNP markers. The 10 QTL identified in this study individually accounted for 8%–18% of the total phenotypic variance. Thus, the results from this study can be used in molecular breeding of Brassica crops for resistance to this disease.
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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 | 0,000 |
| 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 ».