Sources and Genetics of Resistance to Soybean Rust Phakopsora pachyrhizi (H. Sydow & Sydow) in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
In searching for resistance genes to soybean rust (Phakopsora pachyrhizi (H. Sydow & Sydow), twenty eight soybean genotypes obtained from the International Institute for Tropical Agriculture (IITA) Ibadan were screened on rust infested field for resistance to rust. These genotypes were planted at the National Cereals Research Institute (NCRI), Yandev station in Benue State, Nigeria during 2007 and 2008 cropping seasons. Soybean rust is known to be endemic to the Yandev station. Field observations revealed significant variation among the soybean genotypes to rust. Seven soybean genotypes were identified to be resistant to rust which were TGx1987-62F, TGx1935-3F, TGx1951-3F, TGx1936-2F, TGx1987-10F, TGx1972-1F and TGx1949-8F. Genetic analysis of the parental materials after hybridization for the mode of inheritance indicated that rust resistance in soybean was monogenically controlled by dominant genes. The relationship among the resistance genes was established through allelic testing which indicated that genes in TGx1972-1F and TGx1987-10F are allelic and independent of the dominant resistance genes of TGx1951-3F, TGx1936-2F, TGx1987-62F and TGx1935- 3F which are also allelic. The results revealed that dominant alleles at three loci conditioned resistance to soybean rust races found in Nigeria and the tentative symbols formulated for the three loci controlling resistance to rust in soybean were Rsbr1, Rsbr2 and Rsbr3 (Resistance to soybean rust )
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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 ».