Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2022 preprint

Multiomic investigation of sugarcane mosaic virus resistance in sugarcane

3Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
3Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : br, ec. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Abstract Sugarcane mosaic virus (SCMV) is the main etiological agent of sugarcane mosaic disease, which affects sugarcane, maize and other economically important grass species. Despite the extensive characterization of quantitative trait loci controlling resistance to SCMV in maize, the genetic basis of this trait is largely unexplored in sugarcane. Here, a genome-wide association study was performed and machine learning coupled to feature selection was used for the genomic prediction of resistance to SCMV in a diverse panel of sugarcane accessions. This ultimately led to the identification of nine single nucleotide polymorphisms (SNPs) explaining up to 29.9% of the phenotypic variance and a 73-SNP set that predicted resistance with high accuracy, precision, recall, and F1 scores. Both marker sets were validated in additional sugarcane genotypes, in which the SNPs explained up to 23.6% of the phenotypic variation and predicted resistance with a maximum accuracy of 69.1%. Synteny analyses showed that the gene responsible for the major SCMV resistance in maize is probably absent in sugarcane, explaining why such a major resistance source is thus far unknown in this crop. Lastly, using sugarcane RNA sequencing data, markers associated with the resistance to SCMV in sugarcane were annotated and a gene coexpression network was constructed to identify the predicted biological processes involved in SCMV resistance. This allowed the identification of candidate resistance genes and confirmed the involvement of stress responses, photosynthesis and regulation of transcription and translation in the resistance to this virus. These results provide a viable marker-assisted breeding approach for sugarcane and identify target genes for future molecular studies on resistance to SCMV.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Multiomic investigation of sugarcane mosaic virus resistance in sugarcane
Date Crossref
18/08/2022
Éditeur
openRxiv
Type
posted-content

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Escuela Superior Politecnica del Litoral pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Instituto Biológico pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • University of Campinas (UNICAMP) Centre for Molecular Biology and Genetic Engineering (CBMEG) pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Littoral Polytechnic Superior School (ESPOL) Gustavo Galindo Velasco Campus pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Agronomic Institute of Campinas (IAC/APTA) Advanced Centre for Technological Research in Sugarcane Agribusiness pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Plant Protection Research Centre pays non établi dans la notice
    Structure de recherche

Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Escuela Superior Politecnica del Litoral et Instituto Biológico, avec 4 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Sugarcane Cultivation and ProcessingPlant Virus Research StudiesPlant Pathogenic Bacteria Studies

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.