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Enregistrement W4281488029 · doi:10.3390/v14061122

Decades of Genetic Research on Soybean mosaic virus Resistance in Soybean

2022· review· en· W4281488029 sur OpenAlexaff
Mariola Usovsky, Pengyin Chen, Dexiao Li, Aiming Wang, Ainong Shi, Cuiming Zheng, Ehsan Shakiba, Dongho Lee, Caio Canella Vieira, Yi Lee, Chengjun Wu, Innan Cervantez, Dekun Dong

Notice bibliographique

RevueViruses · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoybean mosaic virusBiologyMosaicResistance (ecology)Mosaic virusVirologyPlant virusVirusAgronomyBiotechnologyPotyvirusGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review summarizes the history and current state of the known genetic basis for soybean resistance to Soybean mosaic virus (SMV), and examines how the integration of molecular markers has been utilized in breeding for crop improvement. SVM causes yield loss and seed quality reduction in soybean based on the SMV strain and the host genotype. Understanding the molecular underpinnings of SMV–soybean interactions and the genes conferring resistance to SMV has been a focus of intense research interest for decades. Soybean reactions are classified into three main responses: resistant, necrotic, or susceptible. Significant progress has been achieved that has greatly increased the understanding of soybean germplasm diversity, differential reactions to SMV strains, genotype–strain interactions, genes/alleles conferring specific reactions, and interactions among resistance genes and alleles. Many studies that aimed to uncover the physical position of resistance genes have been published in recent decades, collectively proposing different candidate genes. The studies on SMV resistance loci revealed that the resistance genes are mainly distributed on three chromosomes. Resistance has been pyramided in various combinations for durable resistance to SMV strains. The causative genes are still elusive despite early successes in identifying resistance alleles in soybean; however, a gene at the Rsv4 locus has been well validated.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,149 · 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

Citations34
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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