Fine mapping of Brassica napus blackleg resistance gene Rlm1 through bulked segregant RNA sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The fungal pathogen Leptosphaeria maculans causes blackleg disease on canola and rapeseed (Brassica napus) in many parts of the world. A B. napus cultivar, ‘Quinta’, has been widely used for the classification of L. maculans into pathogenicity groups. In this study, we confirmed the presence of Rlm1 in a DH line (DH24288) derived from B. napus cultivar ‘Quinta’. Rlm1 was located on chromosome A07, between 13.07 to 22.11 Mb, using a BC1 population made from crosses of F1 plants of DH16516 (a susceptible line) x DH24288 with bulked segregant RNA Sequencing (BSR-Seq). Rlm1 was further fine mapped in a 100 kb region from 19.92 to 20.03 Mb in the BC1 population consisting of 1247 plants and a F2 population consisting of 3000 plants using SNP markers identified from BSR-Seq through Kompetitive Allele-Specific PCR (KASP). A potential resistance gene, BnA07G27460D, was identified in this Rlm1 region. BnA07G27460D encodes a serine/threonine dual specificity protein kinase, catalytic domain and is homologous to STN7 in predicted genes of B. rapa and B. oleracea, and A. thaliana. Robust SNP markers associated with Rlm1 were developed, which can assist in introgression of Rlm1 and confirm the presence of Rlm1 gene in canola breeding programs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».