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Enregistrement W3169385932 · doi:10.3389/fpls.2021.669997

Validating the Strategic Deployment of Blackleg Resistance Gene Groups in Commercial Canola Fields on the Canadian Prairies

2021· article· en· W3169385932 sur OpenAlexafffundabout
Justine Cornelsen, Zhongwei Zou, Shuanglong Huang, Paula Parks, R. M. Lange, Gary Peng, W. G. Dilantha Fernando

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaAlberta Canola Producers CommissionCanola Council of CanadaSaskatchewan Canola Development Commission
Mots-clésBlacklegLeptosphaeria maculansCanolaBiologyPopulationBrassicaCultivarAgronomyBiotechnologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blackleg, caused by the fungal pathogen Leptosphaeria maculans, is a serious threat to canola (Brassica napus L.) production in western Canada. Crop scouting and extended crop rotation, along with the use of effective genetic resistance, have been key management practices available to mitigate the impact of the disease. In recent years, new pathogen races have reduced the effectiveness of some of the resistant cultivars deployed. Strategic deployment and rotation of major resistance (R) genes in cultivars have been used in France and Australia to help increase the longevity of blackleg resistance. Canada also introduced a grouping system in 2017 to identify blackleg R genes in canola cultivars. The main objective of this study was to examine and validate the concept of R gene deployment through monitoring the avirulence (Avr) profile of L. maculans population and disease levels in commercial canola fields within the Canadian prairies. Blackleg disease incidence and severity was collected from 146 cultivars from 53 sites across Manitoba, Saskatchewan, and Alberta in 2018 and 2019, and the results varied significantly between gene groups, which is likely influenced by the pathogen population. Isolates collected from spring and fall stubble residues were examined for the presence of Avr alleles AvrLm1, AvrLm2, AvrLm3, AvrLm4, AvrLm5, AvrLm6, AvrLm7, AvrLm9, AvrLm10, AvrLm11, AvrLepR1, AvrLepR2, AvrLep3, and AvrLmS using a set of differential host genotypes carrying known resistance genes or PCR-based markers. The Simpson’s evenness index was very low, due to two dominant L. maculans races (AvrLm2-4-5-6-7-10-11 and AvrLm2-5-6-7-10-11) representing 49% of the population, but diversity of the population was high from the 35 L. maculans races isolated in Manitoba. AvrLm6 and AvrLm11 were found in all 254 L. maculans isolates collected in Manitoba. Knowledge of the blackleg disease levels in relation to the R genes deployed, along with the L. maculans Avr profile, helps to measure the effectiveness of genetic resistance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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