Association Analysis of Resistance to Soybean Mosaic Virus and Variation in Resistance Allelic Excavation
Notice bibliographique
Résumé
Soybean Mosaic Virus (SMV) is one of the most important soybean diseases in the world, and it seriously affects soybean yield and quality. In this paper, 405 SSR molecular markers were used in genome-wide scan to analysis 327 soybean varieties in the North of China. The purpose was to search the genetic loci and excellent resistance genes related to SMV1 and SMV3, and to reveal the differences between the genetic models of varieties. The results confirmed that the genetic differences among the tested varieties were large. Through the association analysis of the population genome-wide association (GWA) and linkage group association (LGA), 14 highly significant sites related to SN1 and SN3 were found. There are three sites related to SN1 (Sat-297, sat-296, sat-154) which are coincident with or adjacent to the resistance sites found by predecessors; while there are two at SN3 (Sat-154 and sat-726) which are coincident with previous studies, and sat-154 is a resistance site shared by SN1 and SN3. 7 genes related to resistance were obtained, of which Glyma13g25420 and Glycma13g25440, Glyma14g08700 and Glyma14g08710 has resistance genes on the NBS-LRR domain; Glyma14g08900, Glyma14g08910, and Glyma14g08920 have PLP2 (Patation-like Protein) resistance genes. This study provides an important reference for SMV resistance research and technical support for soybean resistance breeding.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».