Resistance to Gibberella ear rot in maize: Insights from near‐isogenic line populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gibberella ear rot (GER) of maize, caused by Fusarium graminearum , poses a serious threat to human and animal safety as mycotoxins are deposited in the grain during fungal colonization and are hazardous to human and animal health. Currently, no completely resistant germplasm has been identified, and the underlying mechanisms of resistance remain unclear. In this study, we evaluated three near‐isogenic line (NIL) populations for resistance to GER—NC344 × H100 (DRIL), B73 × Oh43 (nNIL), and B73 × teosinte (tNIL)—across multiple environments. The recurrent parents, H100 and B73, were moderately resistant to GER. NC344 is susceptible to GER. Oh43 is moderately resistant to GER. The teosinte donor parent, PI 384071, had unknown resistance to GER. We employed two inoculation methods—kernel injection and silk channel injection—to assess their impact on genotype response to F. graminearum . The inoculation method did not significantly affect genotype response, although kernel inoculations produced more consistent disease levels. We identified lines with significantly increased susceptibility to GER compared to their recurrent parent in each population. We employed quantitative trait locus (QTL) mapping to identify markers associated with GER in the NC344 × H100 population. We identified QTL on chromosomes 4, 5, and 9. We highlight a large region on chromosome 5 that may harbor important alleles for GER resistance and for resistance to other ear rots. This study underscores the utility of NILs in dissecting the genetic basis of GER resistance and provides valuable resources for future fine mapping, gene discovery, and resistance breeding.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».