Whole genome sequencing reveals the genetic diversity and structure of Leptosphaeria maculans populations from the Western Cape province of South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leptosphaeria maculans is the causal agent of blackleg, a globally important disease of canola. Investigating the genetic diversity and structure of L. maculans populations can provide insight into its evolutionary potential and genetic variability, which is important to develop effective blackleg management strategies. In this study, whole genome sequence data was generated for 230 L. maculans isolates collected between 2020 and 2022 across the canola production regions of the Western Cape of South Africa. A total of 27 419 informative single nucleotide polymorphisms was used to investigate the genetic diversity and structure of the pathogen population. RESULTS: Mating type distribution did not deviate statistically from a 1:1 ratio at any location, indicating no restriction on sexual reproduction. Genetic statistics calculated showed high genotypic diversity and evenness (Lambda and E.5 ≥ 0.98) and low linkage disequilibrium ( ≤ 2.71E-04) which is also associated with sexual reproduction. Discriminative analysis of principal components and sparse nonnegative matrix factorisation revealed genetic differentiation between the Swartland and Southern Cape canola production regions in the Western Cape. Analysis of molecular variance also indicated regions as the most important factor for population differentiation but suggested shallow population structure with only 3,71% of the total variation occurring between regions. To assess the phylogenomic position of South African isolates in the global context, data for 171 international isolates was included, and the clustering analyses repeated. Results showed a high similarity between Australian and Swartland isolates, while isolates from the Southern Cape formed a unique genetic cluster. CONCLUSION: The results from this study provide the basis for blackleg research in South Africa and enhances understanding of the pathogen, which will assist in developing improved blackleg management strategies.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».