Mapping stem rust resistance loci effective in Kenya in Canadian spring wheat (Triticum aestivum L.) lines ‘AAC Prevail’ and ‘BW961’
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to identify and map stem rust resistance genes in Canada Western Red Spring (CWRS) wheat variety ‘AAC Prevail’ and elite line ‘BW961ʹ. A population of 227 doubled haploid lines from ‘AAC Prevail’/‘BW961ʹ and parents were evaluated for their response to stem rust (<i>Puccinia graminis</i>) at Njoro, Kenya, from 2016–2019 and genotyped using a targeted genotyping by sequencing SeqSNP assay. ‘AAC Prevail’ and ‘BW961ʹ were susceptible to race TTKSK in seedling tests in Canada. We identified stable QTL (significant in most environments tested) associated with field stem rust resistance on chromosome arms 2BS and 7AL, and minor QTL on 5AL, 6AS and 7BL. The QTL on 5AL, 7AL and 7BL were contributed by ‘AAC Prevail’, while those on 2BS and 6AS were contributed by ‘BW961ʹ. The QTL on 7AL was detected across all environments and explained 9.5% to 39% of the variation in disease severity (DS) and infection response (IR). The QTL on 2BS was associated with DS in all environments and in three of four environments for IR, and explained 4.8% to 12% of the variation in DS and IR. In two environments, the combination of 2BS and 7AL significantly enhanced field stem rust resistance compared with either QTL singly. Using SNP markers closely linked to the novel QTL on 2BS and 7AL, Kompetitive Allele Specific PCR markers were developed and validated in the population. These results provide breeders with new information and markers to utilize these sources of stem rust resistance.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 ».