MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391934369 · doi:10.1016/j.heliyon.2024.e26529

New genetic resources for aphid resistance were identified from a newly developed wheat mutant library

2024· article· en· W4391934369 sur OpenAlexfundno aff
Sana Zulfiqar, Shumila Ishfaq, Sayyad Ali Raza Bukhari, Muhammad Sajjad, Muhammad Akhtar, Dongcheng Liu, Mehboob‐ur‐ Rahman

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect Resistance and Genetics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHigher Education Commission, PakistanInternational Atomic Energy AgencyNational Institute of Agricultural BiotechnologyAlberta Agricultural Research Institute
Mots-clésMutantAphidGenetic resourcesBiologyResistance (ecology)BiotechnologyGeneticsAgronomyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reports on development of resilient wheat mutants to aphid infestation—causing heavy losses to wheat production in many parts of the world, are scanty. The present study aimed to identify genetic diversity of wheat mutants in terms of varying degree of resistance to aphid infestation which can help protect wheat crop, improve yields and enhance food security. Resistance response to aphid infestation was studied on newly developed 33 wheat mutants, developed through irradiating seed of an elite wheat cultivar "Punjab-11" with gamma radiations, during three normal growing seasons at two sites. Data on various traits including aphid count per plant, biochemical traits, physiological traits and grain yield was recorded. Meteorological data was also collected to unravel the impact of environmental conditions on aphid infestation on wheat plants. Minimum average aphid infestation was found on Pb- M -2725, Pb- M -2550, and Pb- M -2719 as compared to the wild type. High yielding mutants Pb- M -1323, Pb- M -59, and Pb- M -1272 supported the moderate aphid infestation. The prevailing temperature up to 25 °C showed positive correlation (0.25) with aphid count. Among biochemical traits, POD (0.34), TSP (0.33), TFA (0.324) exhibited a high positive correlation with aphid count. In addition, CAT (0.31), TSS (0.294), and proline content (0.293) also showed a positive correlation with aphid count. However, all physiological traits depicted negative correlation with aphid count, while, a very weak correlation (0.12) was found between mean aphid count and grain yield. In PCA biplots, the biochemical variables clustered together with aphid count, while physiological variables grouped with grain yield. Biochemical parameters contributed most, towards first dimension of the PCA (48.6%) as compared to the physiological variables (13%). The FAMD revealed that mutant lines were major contributor towards total variation; Pb- M -1027, Pb- M -1323, Pb- M -59 were found to be the most diverse lines. The PCA revealed that biochemical parameters played a significant role in explaining variations in aphid resistance, emphasizing their importance in aphid defense mechanisms. The identified mutants can be utilized by the international wheat community for getting insight into the molecular circuits of resistant mechanism against aphids as well as for designing new KASP markers. This study also highlights the importance of considering both genetic and environmental factors in the development of resilient wheat varieties and pave the way for further investigations into the molecular mechanisms underpinning aphid resistance in wheat.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHeliyonMême sujetInsect Resistance and GeneticsTravaux en français237 207