Genetic architecture of fusarium head blight disease resistance and associated traits in Nordic spring wheat
Notice bibliographique
Résumé
KEY MESSAGE: This study identified a significant number of QTL that are associated with FHB disease resistance in NMBU spring wheat panel by conducting genome-wide association study. Fusarium head blight (FHB) is a widely known devastating disease of wheat caused by Fusarium graminearum and other Fusarium species. FHB resistance is quantitative, highly complex and divided into several resistance types. Quantitative trait loci (QTL) that are effective against several of the resistance types give valuable contributions to resistance breeding. A spring wheat panel of 300 cultivars and breeding lines of Nordic and exotic origins was tested in artificially inoculated field trials and subjected to visual FHB assessment in the years 2013-2015, 2019 and 2020. Deoxynivalenol (DON) content was measured on harvested grain samples, and anther extrusion (AE) was assessed in separate trials. Principal component analysis based on 35 and 25 K SNP arrays revealed the existence of two subgroups, dividing the panel into European and exotic lines. We employed a genome-wide association study to detect QTL associated with FHB traits and identify marker-trait associations that consistently influenced FHB resistance. A total of thirteen QTL were identified showing consistent effects across FHB resistance traits and environments. Haplotype analysis revealed a highly significant QTL on 7A, Qfhb.nmbu.7A.2, which was further validated on an independent set of breeding lines. Breeder-friendly KASP markers were developed for this QTL that can be used in marker-assisted selection. The lines in the wheat panel harbored from zero to five resistance alleles, and allele stacking showed that resistance can be significantly increased by combining several of these resistance alleles. This information enhances breeders´ possibilities for genomic prediction and to breed cultivars with improved FHB resistance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».