MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3091825857 · doi:10.3389/fpls.2020.557672

Association Mapping and Development of Marker-Assisted Selection Tools for the Resistance to White Pine Blister Rust in the Alberta Limber Pine Populations

2020· article· en· W3091825857 sur OpenAlexafffundabout
Jun‐Jun Liu, Richard A. Sniezko, Robert Sissons, Jodie Krakowski, Genoa Alger, Anna W. Schoettle, Holly Williams, Arezoo Zamany, Rachel A. Zitomer, Angelia Kegley

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYeasts and Rust Fungi Studies
Établissements canadiensParks CanadaNatural Resources CanadaAlberta Ministry of Agriculture and ForestryCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceParks Canada
Mots-clésRust (programming language)Selection (genetic algorithm)Resistance (ecology)White (mutation)BiologyAssociation mappingTree breedingBotanyWoody plantEcologyGenotypeGeneticsSingle-nucleotide polymorphismGeneComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since its introduction to North America in the early 1900s, white pine blister rust (WPBR) caused by the fungal pathogen Cronartium ribicola has resulted in substantial economic losses and ecological damages to native North American five-needle pine species. The high susceptibility and mortality of these species, including limber pine (Pinus flexilis), creates an urgent need for the development and deployment of resistant germplasm to support recovery of impacted populations. Extensive screening for genetic resistance to WPBR has been underway for decades in some species but has only started recently in limber pine using seed families collected from wild parental trees in the USA and Canada. This study was conducted to characterize Alberta limber pine seed families for WPBR resistance and to develop reliable molecular tools for marker-assisted selection (MAS). Open-pollinated seed families were evaluated for host reaction following controlled infection using C. ribicola basidiospores. Phenotypic segregation for presence/absence of stem symptoms was observed in four seed families. The segregation ratios of these families were consistent with expression of major gene resistance (MGR) controlled by a dominant R locus. Based on linkage disequilibrium (LD)-based association mapping, used to detect single nucleotide polymorphism (SNP) markers associated with MGR against C. ribicola, MGR in these seed families appears to be controlled by Cr4 or other R genes in very close proximity to Cr4. These associated SNPs were involved in multiple molecular mechanisms underlying limber pine MGR to C. ribicola, including NBS-LRR genes for recognition of C. ribicola effectors, signaling components, and a large set of defense-responsive genes with potential functions in plant effector-triggered immunity (ETI). Interactions of associated loci were identified for MGR selection with complex genetic backgrounds. SNPs with tight Cr4-linkage were further converted to TaqMan assays to confirm their effectiveness as MAS tools. This work demonstrates the successful translation and deployment of molecular genetic knowledge into specific MAS tools that can be easily applied in a selection or breeding program to efficiently screen MGR against WPBR in Alberta limber pine populations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Plant ScienceMême sujetYeasts and Rust Fungi StudiesTravaux en français237 207