The Genomic Impact of Selection for Virulence against Resistance in the Potato Cyst Nematode, Globodera pallida
Notice bibliographique
Résumé
Although the use of natural resistance is the most effective management approach against the potato cyst nematode (PCN) Globodera pallida, the existence of pathotypes with different virulence characteristics constitutes a constraint towards this goal. Two resistance sources, GpaV (from Solanum vernei) and H3 from S. tuberosum ssp. andigena CPC2802 (from the Commonwealth Potato Collection) are widely used in potato breeding programmes in European potato industry. However, the use of resistant cultivars may drive strong selection towards virulence, which allows the increase in frequency of virulent alleles in the population and therefore, the emergence of highly virulent nematode lineages. This study aimed to identify Avirulence (Avr) genes in G. pallida populations selected for virulence on the above resistance sources, and the genomic impact of selection processes on the nematode. The selection drive in the populations was found to be specific to their genetic background. At the genomic level, 11 genes were found that represent candidate Avr genes. Most of the variant calls determining selection were associated with H3-selected populations, while many of them seem to be organised in genomic islands facilitating selection evolution. These phenotypic and genomic findings combined with histological studies performed revealed potential mechanisms underlying selection in G. pallida.
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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)
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 ».