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Enregistrement W7008393941

Breeding for multiple disease and multiple gene resistance in barley

2022· article· en· W7008393941 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMELSpace (ICARDA (The International Center for Agricultural Research in Dry Areas)) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlant disease resistanceGeneBlightResistance (ecology)R geneDiseasePathogenPlant breeding
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Combining genes for disease resistance is very difficult, as most breeding programs can only test for the diseases present at their breeding sites. In addition, pyramiding genes or developing multiple gene resistance is difficult to detect when testing at only one location. Multiple disease and gene resistance involves breeding against more than one pathogen and more than one gene per pathogen. Each pathogen may have several races that are able to attack varieties and render a resistant variety ineffective in a short period of time, presenting a significant challenge to plant breeders. Over the years the ICARDA/CIMMYT barley program in Mexico has given us an excellent opportunity to screen for multiple gene resistance for Scald in barley and at the same time look at multiple disease resistance to Stripe Rust, Barley Yellow Dwarf Virus, Leaf Rust, and Fusarium Head Blight (FHB). In Canada not only have we screened for Scald, but have also screened for Loose Smut and Covered Smuts as well as Net Blotch (net and spot forms), Spot Blotch, and FHB. Over the last 5 years we have screened over 2000 breeding lines at 4 locations in Canada and 3 locations in Mexico. New combinations of resistance genes have been found with some lines containing genes for resistance to 5 and 6 diseases. We found multiple gene combinations for scald resistance that have 3 or more genes and should give durable resistance to this disease in both countries. In order to classify breeding lines according to resistance gene combinations, we are currently analyzing overall similarity computed from multivariate disease resistance data and matching it to the pedigree. The best lines will be used in the breeding program in order to rapidly incorporate even greater disease resistance into new varieties for Alberta producers. We will also develop several populations to begin the process of mapping on as many of these genes as possible. Continuation of this research is necessary to anticipate and cope with the changes in disease problems likely to occur in the future. Up to this point in time, stripe rust has not been a problem in Alberta on barley; however, in 2004 this disease was found on barley at Olds, Trochu, Calmar and Lacombe. If this disease continues its move north it will be devastating to Alberta’s barley crop. FHB also is not presently a problem in Alberta but seems to be moving west. FHB has cost the barley industry millions of dollars in the Midwest in the United States and in Manitoba in Canada.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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