Evaluating the potential penalty of sclerotinia stem rot resistance on agronomic and seed quality traits in a Canadian soybean germplasm panel
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genome‐wide association studies (GWAS) have become a pivotal tool in identifying marker‐trait associations (MTAs), thus ultimately facilitating the improvement of desirable traits like disease resistance in plants. However, the introduction of new alleles poses challenges due to the potential co‐integration of undesirable traits. This study builds upon the findings of MTAs for sclerotinia stem rot (SSR) resistance in soybeans ( Glycine Willd.) that we reported previously. By employing the same soybean genetic diversity GWAS panel used in the previous study, we performed a set of genomic analyses to examine any potential linkage drag. This was performed through GWAS that aimed to explore the co‐localization of MTAs associated with SSR resistance so as to assess the effects of resistance alleles on both agronomic and seed quality traits. Of the 29 MTAs identified in this study, only seven protein‐related MTAs shared a chromosome with the previously identified SSR resistance MTA. In addition, there seems to be no yield penalty for the partially resistant soybean genotypes. To the contrary, in certain instances, an advantage was associated with carrying SSR resistance alleles concerning the agronomic and seed quality traits. While these findings are promising, they should be considered preliminary and warrant further investigation. We anticipate that these results will provide a solid foundation for studying the potential effects of SSR resistance alleles on other desirable traits in soybean.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».