MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3201469560 · doi:10.1007/s13353-021-00654-z

Detection of candidate gene networks involved in resistance to Sclerotinia sclerotiorum in soybean

2021· review· en· W3201469560 sur OpenAlexaff
Yu Zhang, Yuexing Wang, Wanying Zhou, Shimao Zheng, Run Zhou Ye

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Genetics · 2021
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGeneticsQuantitative trait locusSingle-nucleotide polymorphismCandidate geneEpistasisKEGGSclerotinia sclerotiorumLocus (genetics)HaplotypeGenome-wide association studyGeneGenetic architectureAlleleGenotypeGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantitative trait locus (QTL) mapping often yields associations with dissimilar loci/genes as a consequence of diverse factors. One trait for which very limited agreement between mapping studies has been observed is resistance to white mold in soybean. To explore whether different approaches applied to a single data set could lead to more consistent results, haplotype-trait association and epistasis interaction effects were explored as a complement to a more conventional marker-trait analysis. At least 10 genomic regions were significantly associated with Sclerotinia sclerotiorum resistance in soybean, which have not been previously reported. At a significance level of α = 0.05, haplotype-trait association showed that the most prominent signal originated from a haplotype with 4-SNP (single nucleotide polymorphism) on chromosome 17, and single SNP-trait analysis located a nucleotide polymorphism at position rs34387780 on chromosome 3. All of the peak-SNPs (p-value < 0.05) of each chromosome also appeared in their respective haplotypes. Samples with extreme phenotypes were singled-out for association studies, 25-30% from each end of the phenotypic spectrum appeared in the present investigation to be the most appropriate sample size. Some key genes were identified by epistasis interaction analysis. By combining information on the nearest positional genes indicated that most loci have not been previously reported. Gene ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) enrichment analyses suggest potential candidate genes underlying callose deposition in the cell wall and mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling pathway-plant, as well as plant-pathogen interaction pathway, were activated. Integration of multi-method genome-wide association study (GWAS) revealed novel genomic regions and promising candidate genes in novel regions, which include Glyma.01g048500, Glyma.03g129100, Glyma.17g072200, and the Dishevelled (Dvl) family of proteins on chromosomes 1, 3, 17, and 20, respectively.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied GeneticsMême sujetPlant pathogens and resistance mechanismsTravaux en français237 207