In-silico identification and differential expression of putative disease resistance-related genes within the collinear region of Brassica napus blackleg resistance locus LepR2’ in Brassica oleracea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Blackleg disease, caused by Leptosphaeria maculans, greatly affects the production of cabbage ( Brassica oleracea ). However, definitive R-gene(s) are yet to be identified in this crop. In contrast, a number of R-loci have been identified in A- or B-genome crops. Identification of few resistant cabbage genotypes indicates the presence of R-genes in this C-genome crop. High ancestral synteny between Brassica genomes suggests that the collinear regions of known A- or B-genome R-loci may also contain functional R-genes in the C-genome. Strong resistance was observed in the cotyledons of cabbage inbred line SCNU-98 against two L. maculans isolates, 03–02 s and 00–100 s. We investigated the collinear region of the Brassica napus blackleg resistance locus LepR2’ in B. oleracea since both isolates of L. maculans contain corresponding avirulence genes. The locus was collinear to a 5.8 Mbp genomic segment of B. oleracea chromosome C09 containing 13 genes that have putative disease resistance-related domains. High expression of genes Bo9g117290 and Bo9g111510 against isolate 00–100 s, and high expression of genes Bo9g126150 and Bo9g111490 against both isolates in the resistant-line SCNU-98 indicate their putative roles in blackleg resistance, which remained to be functionally verified. This work enhances our understanding of R-gene-mediated resistance to blackleg in cabbage.
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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 | 0,000 | 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)
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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 ».