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Record W7065812543

Étude de la résistance à la pourriture à sclérotes chez le soja canadien

2019· other· fr· W7065812543 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGenetic inheritanceStatistical analysisQuantitative trait locus
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La pourriture à sclérotes (Sclerotinia sclerotiorum) est l’une des maladies les plus importantes du soja qui cause des dégâts considérables au Canada en absence de lignées complètement résistantes. Grâce à la sélection génomique, il est possible de développer des lignées et cultivars dotés d’une résistance accrue à cet ascomycète. Mais avant tout, il est nécessaire d’identifier les régions génomiques responsables de la résistance, pour orienter les choix des sélectionneurs en ce qui a trait aux parents à employer pour les croisements, de même que pour pratiquer une sélection accélérée à l’aide de marqueurs moléculaires. Dans la présente étude, nous avons réalisé une étude d’association pangénomique (ou GWAS, de l’anglais Genome-Wide Association Study) pour identifier des locus de caractère quantitatif (QTL) contribuant à la résistance partielle rencontrée chez le matériel canadien. Nous avons génotypé 127 lignées, évaluées précédemment pour la résistance à la pourriture à sclérotes, avec près de 1,5M de marqueurs SNP de haute qualité. Ce catalogue offre une couverture exhaustive du génome et l’opportunité d’explorer des régions qui n’avaient pas bénéficié d’une couverture complète en marqueurs lors d’études précédentes. Cette analyse a permis d’identifier un nouveau QTL sur le chromosome 1 Gm01 où l’allèle de résistance entraîne une réduction de la longueur des lésions sur la tige de 29 mm. Pour valider ce QTL, les descendants issus d’un croisement biparental entre deux lignées contrastées pour ce marqueur ont été génotypés puis évalués pour la résistance. Les résultats montrent que les individus porteurs de l’allèle de résistance à ce QTL ont développé des lésions 43 mm plus courtes, soit une réduction de 48 % par rapport aux descendants porteurs de l’allèle de sensibilité. Ces résultats suggèrent que ce QTL constitue un candidat prometteur pour développer des lignées de soja affichant une plus grande résistance à la pourriture à sclérotes.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.892
Threshold uncertainty score0.215

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.004
GPT teacher head0.183
Teacher spread0.179 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
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