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Enregistrement W4293538565 · doi:10.3390/ijms23179744

Identification of Novel Genes Associated with Partial Resistance to Aphanomyces Root Rot in Field Pea by BSR-Seq Analysis

2022· article· en· W4293538565 sur OpenAlexaff
Longfei Wu, Rudolph Fredua‐Agyeman, Stephen E. Strelkov, K. F. Chang, Sheau‐Fang Hwang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetic and Environmental Crop Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyRoot rotGermplasmBulked segregant analysisPopulationSativumGeneField peaGeneticsPlant disease resistanceHorticultureBotanyGene mapping

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aphanomyces root rot, caused by Aphanomyces euteiches, causes severe yield loss in field pea (Pisum sativum). The identification of a pea germplasm resistant to this disease is an important breeding objective. Polygenetic resistance has been reported in the field pea cultivar ‘00-2067’. To facilitate marker-assisted selection (MAS), bulked segregant RNA-seq (BSR-seq) analysis was conducted using an F8 RIL population derived from the cross of ‘Carman’ × ‘00-2067’. Root rot development was assessed under controlled conditions in replicated experiments. Resistant (R) and susceptible (S) bulks were constructed based on the root rot severity in a greenhouse study. The BSR-seq analysis of the R bulks generated 44,595,510~51,658,688 reads, of which the aligned sequences were linked to 44,757 genes in a reference genome. In total, 2356 differentially expressed genes were identified, of which 44 were used for gene annotation, including defense-related pathways (jasmonate, ethylene and salicylate) and the GO biological process. A total of 344.1 K SNPs were identified between the R and S bulks, of which 395 variants were located in 31 candidate genes. The identification of novel genes associated with partial resistance to Aphanomyces root rot in field pea by BSR-seq may facilitate efforts to improve management of this important disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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