Molecular Identification of a Novel Fusarium fujikuroi Isolate and Genetic Characterization of Rice (Oryza sativa L.) Resistance to Bakanae Disease
Notice bibliographique
Résumé
Bakanae disease, caused by Fusarium fujikuroi, is a major threat to rice production globally, especially in Egypt. No rice variety is completely resistant to bakanae disease. Here, we assessed resistance in 11 Egyptian rice genotypes, identified a novel F. fujikuroi strain using molecular techniques, and developed molecular markers for resistance breeding. ISSR and InDel PCR were used to determine the genetic distance between the genotypes and develop molecular markers for bakanae disease resistance. QRT-PCR was used to assess the gene expression of four resistance candidate genes. Sakha 103 and Sakha 104 were the most tolerant genotypes, while Sakha 101 and Sakha 108 were the most susceptible to bakanae disease. ISSR and InDel PCR showed high polymorphism values among genotypes and distinctive bands in the most tolerant varieties. Gene expression analysis revealed up-regulation of LOC_Os01g41770, LOC_Os01g41780, and LOC_Os01g41790, which encode leucine-rich repeat receptor-like proteins, in susceptible varieties. Additionally, LOC_Os01g41800, encoding a putative cytochrome P450 monooxygenase, was up-regulated in tolerant genotypes after inoculation. This study provides tools for screening rice genotypes for bakanae disease resistance and improving resistance breeding programs. The identified molecular markers and candidate genes could potentially be used in future breeding programs to develop new, Bakanae-resistant rice varieties, which is essential for sustainable rice production.
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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 | 0,000 | 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 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 ».