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Enregistrement W7029024125

Genomics-assisted assessment of quantitative disease resistance: an evaluation of genetic resistance of two-row barley (Hordeum vulgare L.) to fusarium head blight (Fusarium graminearum) and deoxynivalenol accumulation

2022· dissertation· en· W7029024125 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFusariumTrichotheceneQuantitative trait locusMycotoxinHordeum vulgareVomitoxinPopulationPlant breedingPlant disease resistanceGenetic marker
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fusarium head blight (FHB) incited by Fusarium graminearum, is currently the most devastating disease of barley (Hordeum vulgare L.) in western Canada. Type B trichothecene mycotoxins e.g. deoxynivalenol (DON) associated with FHB are closely monitored by both malting and livestock feed industries. Breeding disease-resistant varieties is a sustainable disease management practice, however, this is complicated by quantitative-based resistance. To date, breeding efforts have largely relied on labour-intensive screening nurseries. Two studies focus on the evaluation of a single nucleotide polymorphic (SNP) marker array (Barley 50K SNP) in i) genome-wide association study (GWAS); ii) genomic estimated breeding values (GEBV) whole-genome marker prediction. While GWAS identified numerous genomic associations with FHB and DON, they generally were small effects explaining a low proportion of the phenotypic variance. Genomic estimated breeding values (GEBVs) were calculated by classical statistical and machine learning approaches, where both were able to demonstrate moderate prediction is possible for FHB and DON content. Genomic selection is thus recommended as an efficient breeding approach vs. considerations of individual SNP markers. The F. graminearum population of western Canada has shifted towards 3-acetyl-deoxynivalenol (3ADON)-producers, which tend to accumulate higher levels of DON. In vitro selection (IVS) has been successfully used to identify resistant somaclonal variants. Another study involves poly-A RNA-sequencing contrast of IVS derived variety Norman vs. its parent, CDC Kendall. Different transcriptional alternations were detected in response to infection by 3ADON, 15ADON, and nivalenol (NIV) – producing strains of F. graminearum. In the final experiment, liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) was used to evaluate mycotoxin composition in rachis and grains for a group of field-inoculated varieties with differential resistance levels. The conjugate form deoxynivalenol-3-glucoside (DON3G) was found to occur at a significant level (26%) of total toxins. While varieties differed in DON content, the ratio of DON3G/DON appeared stable across genotypes. In summary, the dissertation contributed to novel research through the identification of feasible genomics-based breeding strategies for developing FHB resistance and lowering DON, contributed to an understanding of IVS resistance of Norman, identified gene targets of differentially expressed genes between the varieties, and has identified toxin-conjugation as a resistance factor.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,252 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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