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Enregistrement W4214532736 · doi:10.1111/pbr.13007

Development of single nucleotide polymorphism‐based functional molecular markers from the <i>Lr22a</i> gene sequence in wheat (<scp><i>Triticum aestivum</i></scp>)

2022· article· en· W4214532736 sur OpenAlexafffund
Jyoti Saini Sharma, Brent McCallum, Colin W. Hiebert

Notice bibliographique

RevuePlant Breeding · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesWestern Grains Research FoundationAlberta Wheat CommissionManitoba Agriculture, Food and Rural DevelopmentGenome Canada
Mots-clésBiologyGeneticsSingle-nucleotide polymorphismSequence-tagged siteGenetic markerGeneMarker-assisted selectionPolymerase chain reactionVariants of PCRMolecular markerCoding regionIndelPopulationChromosomeGenotypeGene mapping

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The adult‐plant leaf rust resistant gene Lr22a confers broadly effective resistance against the fungal pathogen Puccinia triticina Eriks. (Pt) in wheat that has not been extensively utilized in wheat cultivars. The objective of this study was to develop robust functional molecular markers using the Lr22a gene sequence to facilitate integration of Lr22a in breeding programmes. The Lr22a coding sequence was used to identify isolated SNPs and four kompetitive allele specific polymerase chain reaction (PCR) (KASP) markers were developed. For marker testing, a F2:3 population was developed by crossing a near‐isogenic line RL4495 (Lr22a carrier) with Thatcher and phenotyped with Pt race TDBJ and genotyped with a 90K iSelect SNP array, four KASP markers and two SSR markers. A linkage map of chromosome arm 2DS that included Lr22a was constructed. The KASP markers co‐segregated with Lr22a and were validated for cross‐applicability on a panel of wheat lines. KASP markers Kwh636, Kwh637 and Kwh638 reliably detected the presence or absence of Lr22a. The markers developed in this study will facilitate Lr22a selection in breeding programmes.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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