QTL mapping of web blotch resistance in peanut by high-throughput genome-wide sequencing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Web blotch is one of the most important foliar diseases worldwide in peanut (Arachis hypogaea L.). The identification of quantitative trait loci (QTLs) for peanut web blotch resistance represents the basis for gene mining and the application of molecular breeding technologies. RESULTS: In this study, a peanut recombinant inbred line (RIL) population was used to map QTLs for web blotch resistance based on high-throughput genome-wide sequencing. Frequency distributions of disease grade and disease index in five environments indicated wide phenotypic variations in response to web blotch among RILs. A high-density genetic map was constructed, containing 3634 bin markers distributed on 20 peanut linkage groups (LGs) with an average genetic distance of 0.5 cM. In total, eight QTLs were detected for peanut web blotch resistance in at least two environments, explaining from 2.8 to 15.1% of phenotypic variance. Two major QTLs qWBRA04 and qWBRA14 were detected in all five environments and were linked to 40 candidate genes encoding nucleotide-binding site leucine-rich repeat (NBS-LRR) or other proteins related to disease resistances. CONCLUSIONS: The results of this study provide a basis for breeding peanut cultivars with web blotch resistance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».