Mapping of genomic regions linked to stemphylium blight (Stemphylium botryosum Wallr.) resistance in lentil using linkage mapping and marker-trait association analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stemphylium blight caused by Stemphylium botryosum, is a foliar disease of lentil. It affects the productivity and milling quality of lentil crops, mainly in South Asia and Canada. Development of stemphylium blight resistant cultivars by introgression of resistance alleles from crop wild relatives of lentil, such as Lens ervoides, is one strategy of disease control. The objective of this study was to identify genomic regions associated with stemphylium blight resistance by combining linkage mapping and marker-trait association analysis. A total of 182 genotypes of a lentil advanced backcross population (LABC-01) developed from the backcross of the interspecific L. culinaris ´ L. ervoides line LR-59-81 (donor) and cultivar CDC Redberry (recurrent) and 101 diverse lentil accessions selected by stratified random sampling from a lentil diversity panel were genotyped and evaluated for stemphylium blight reactions. Quantitative trait locus (QTL) analysis identified four loci contributing to stemphylium blight resistance on lentil chromosomes 2, 4 and 5. Marker trait association analysis detected five significant single nucleotide polymorphism (SNP) markers associated with stemphylium blight resistance within QTLs regions and seven SNP markers outside the QTLs regions on chromosomes 1, 2, 3, 5, and 7. The markers associated with stemphylium blight resistance may be useful for marker-assisted selection of resistant cultivars after validation.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».