Scale development and utilization of universal PCR-based and high-throughput KASP markers specific for chromosome arms of rye (Secale cereale L.)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rye (Secale cereale L., 2n = 2x = 14, RR), a relative of common wheat, is a large gene resource pool for wheat improvement. Accurate and convenient identification of the rye chromatin in wheat background will facilitate the transfer and utilization of elite genes derived from rye in wheat breeding. RESULTS: In the present study, five rye cultivars including Imperial, German White, Jingzhouheimai, Baili and Guyuan were sequenced by specific-locus amplified fragment sequencing (SLAF-seq) to develop large-scale rye-specific markers. Based on SLAF-seq and bioinformatics analyses, a total of 404 universal PCR-based and a whole set of Kompetitive allele-specific PCR (KASP) markers specific for the 14 individual rye chromosome arms were developed and validated. Additionally, two KASP markers specific for 1RS and 2RL were successfully applied in the detection of 1RS translocations in a natural population and 2RL chromosome arms in wheat-rye derived progenies that conferred adult resistance to powdery mildew. CONCLUSION: The 404 PCR-based markers and 14 KASP markers specific for the 14 individual rye chromosome arms developed in this study can enrich the marker densities for gene mapping and accelerate the utilization of rye-derived genes in wheat improvement. Especially, the KASP markers achieved high-throughput and accurate detection of rye chromatin in wheat background, thus can be efficiently used in marker-assisted selection (MAS). Besides, the strategy of rye-specific PCR-based markers converting into KASP markers was high-efficient and low-cost, which will facilitate the tracing of alien genes, and can also be referred for other wheat relatives.
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 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 ».