<i>Ne2</i>, a typical CC–NBS–LRR‐type gene, is responsible for hybrid necrosis in wheat
Notice bibliographique
Résumé
Summary Hybrid necrosis, caused by complementary genes Ne1 and Ne2, is a serious barrier for combining desirable traits from different genotypes of wheat, affecting the full utilisation of heterosis. To date, both Ne1 and Ne2 are still not isolated although they were documented decades ago. We report here the map‐based cloning and functional characterisation of Ne2, encoding a coiled coil–nucleotide‐binding site–leucine‐rich repeat (CC–NBS–LRR) protein. Homozygous frameshift mutations generated using the CRISPR/Cas9 approach confirmed the Ne2‐inducing hybrid necrosis in wheat. Upregulated expression of Ne2 induced by Ne1 and excess hydrogen peroxide accumulation are associated with the necrosis formation. Genetic analyses of a Ne2 allele (Ne2m) and leaf rust resistance gene LrLC10/Lr13 revealed that they might be the same gene. Furthermore, we demonstrated that the frequency of the Ne2 allele was much lower in landraces (2.00%) compared with that in modern cultivars (13.62%), suggesting that Ne2 allele has been partially applied in wheat genetic improvement. Our findings open opportunities of thoroughly investigating the molecular mechanism of hybrid necrosis, selecting Lr13 and simultaneously avoiding hybrid necrosis in wheat breeding through marker‐assisted selection.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».