Decades of Genetic Research on Soybean mosaic virus Resistance in Soybean
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».