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Enregistrement W4410451784 · doi:10.5376/pgt.2024.15.0018

Cloning, Functional Analysis, and Breeding Application of the Powdery Mildew Resistance Gene <i>MlWE74</i> in Wheat

2024· article· en· W4410451784 sur OpenAlexvenueno aff
Feng Huang, Xiaoyu Du, Shaokui Zou, Lina Wang

Notice bibliographique

RevuePlant Gene and Trait · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogens and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesModern Agricultural Technology Industry System of Shandong province
Mots-clésPowdery mildewCloning (programming)BiologyGeneticsResistance (ecology)GeneAgronomyBiotechnologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The MlWE74  gene, a novel powdery mildew resistance gene, has garnered widespread attention for its potential to enhance disease resistance in wheat. This study provides a comprehensive summary of the positional cloning, functional analysis, and breeding application of the wheat powdery mildew resistance gene MlWE74 . A systematic analysis of the cloning strategy, functional mechanisms, and its application in molecular breeding was conducted, evaluating its contributions to disease resistance improvement and its practical value in modern wheat breeding. The findings reveal that the MlWE74  gene holds significant potential for use in wheat disease resistance breeding. Its functional analysis and breeding applications will further advance the development of resistant wheat varieties. Future research should focus on in-depth studies of the MlWE74  gene, combining gene editing and multi-gene resistance strategies to enhance its breeding efficiency. The successful cloning and functional analysis of the MlWE74  gene offer new perspectives and tools for the development of powdery mildew-resistant wheat varieties. With the advancement of genome selection, marker-assisted breeding, and gene editing technologies, the application of MlWE74  is expected to greatly improve disease resistance in wheat varieties, contributing to global food security.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,301

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 GPT0,185
Écart entre enseignants0,174 · 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'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

Citations0
Publié2024
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