Identification of resistance for <i>Phyllachora maydis</i> of maize in exotic‐derived germplasm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tar spot of maize (Zea mays L.), caused by the obligate biotroph Phyllachora maydis Maubl., is an emerging disease in the United States and Canada, and the identification of sources of resistance for tar spot will enable the development of resistant hybrids. In 2019 and 2020, 25 accessions from the germplasm enhancement of maize (GEM) project containing exotic introgressions in elite backgrounds were evaluated in nine environments for tar spot severity. Environmental conditions had a major influence on disease development, as tar spot severity varied across locations with only four of the nine locations showing moderate to high levels of disease. In five environments, disease levels were low and disease severity data was not collected or used. Accessions were visually evaluated for tar spot during reproductive growth stages in three environments and during vegetative growth stages in one environment. There was a strong correlation between resistance to P. maydis across locations where accessions were evaluated in reproductive growth stages. Two accessions, GEMS‐0066 and GEMS‐0226, were the most resistant and could prove useful for tar spot resistance breeding. These accessions are publicly available and able to be directly used in breeding programs.
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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 | 0,001 | 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 ».