Microsatellites for the genus Cucurbita and an SSR-based genetic linkage map of Cucurbita pepo L.

Until recently, only a few microsatellites have been available for Cucurbita, thus their development is highly desirable. The Austrian oil-pumpkin variety Gleisdorfer Ölkürbis (C. pepo subsp. pepo) and the C. moschata cultivar Soler (Puerto Rico) were used for SSR development. SSR-enriched partial genomic libraries were established and 2,400 clones were sequenced. Of these 1,058 (44%) contained an SSR at least four repeats long. Primers were designed for 532 SSRs; 500 primer pairs produced fragments of expected size. Of these, 405 (81%) amplified polymorphic fragments in a set of 12 genotypes: three C. moschata, one C. ecuadorensis, and eight C. pepo representing all eight cultivar groups. On an average, C. pepo and C. moschata produced 3.3 alleles per primer pair, showing high inter-species transferability. There were 187 SSR markers detecting polymorphism between the USA oil-pumpkin variety “Lady Godiva” (O5) and the Italian crookneck variety “Bianco Friulano” (CN), which are the parents of our previous F2 mapping population. It has been used to construct the first published C. pepo map, containing mainly RAPD and AFLP markers. Now the updated map comprises 178 SSRs, 244 AFLPs, 230 RAPDs, five SCARs, and two morphological traits (h and B). It contains 20 linkage groups with a map density of 2.9 cM. The observed genome coverage (Co) is 86.8%

New broad-spectrum resistance to septoria tritici blotch derived from synthetic hexaploid wheat

Septoria tritici blotch (STB), caused by the ascomycete Mycosphaerella graminicola, is one of the most devastating foliar diseases of wheat. We screened five synthetic hexaploid wheats (SHs), 13 wheat varieties that represent the differential set of cultivars and two susceptible checks with a global set of 20 isolates and discovered exceptionally broad STB resistance in SHs. Subsequent development and analyses of recombinant inbred lines (RILs) from a cross between the SH M3 and the highly susceptible bread wheat cv. Kulm revealed two novel resistance loci on chromosomes 3D and 5A. The 3D resistance was expressed in the seedling and adult plant stages, and it controlled necrosis (N) and pycnidia (P) development as well as the latency periods of these parameters. This locus, which is closely linked to the microsatellite marker Xgwm494, was tentatively designated Stb16q and explained from 41 to 71% of the phenotypic variation at seedling stage and 28–31% in mature plants. The resistance locus on chromosome 5A was specifically expressed in the adult plant stage, associated with SSR marker Xhbg247, explained 12–32% of the variation in disease, was designated Stb17, and is the first unambiguously identified and named QTL for adult plant resistance to M. graminicola. Our results confirm that common wheat progenitors might be a rich source of new Stb resistance genes/QTLs that can be deployed in commercial breeding programs

ImaGene: a convolutional neural network to quantify natural selection from genomic data

BACKGROUND: The genetic bases of many complex phenotypes are still largely unknown, mostly due to the polygenic nature of the traits and the small effect of each associated mutation. An alternative approach to classic association studies to determining such genetic bases is an evolutionary framework. As sites targeted by natural selection are likely to harbor important functionalities for the carrier, the identification of selection signatures in the genome has the potential to unveil the genetic mechanisms underpinning human phenotypes. Popular methods of detecting such signals rely on compressing genomic information into summary statistics, resulting in the loss of information. Furthermore, few methods are able to quantify the strength of selection. Here we explored the use of deep learning in evolutionary biology and implemented a program, called ImaGene, to apply convolutional neural networks on population genomic data for the detection and quantification of natural selection. RESULTS: ImaGene enables genomic information from multiple individuals to be represented as abstract images. Each image is created by stacking aligned genomic data and encoding distinct alleles into separate colors. To detect and quantify signatures of positive selection, ImaGene implements a convolutional neural network which is trained using simulations. We show how the method implemented in ImaGene can be affected by data manipulation and learning strategies. In particular, we show how sorting images by row and column leads to accurate predictions. We also demonstrate how the misspecification of the correct demographic model for producing training data can influence the quantification of positive selection. We finally illustrate an approach to estimate the selection coefficient, a continuous variable, using multiclass classification techniques. CONCLUSIONS: While the use of deep learning in evolutionary genomics is in its infancy, here we demonstrated its potential to detect informative patterns from large-scale genomic data. We implemented methods to process genomic data for deep learning in a user-friendly program called ImaGene. The joint inference of the evolutionary history of mutations and their functional impact will facilitate mapping studies and provide novel insights into the molecular mechanisms associated with human phenotypes

El trabajo en oficinas

Esta obra traza un recorrido completo por los distintos factores y elementos que se conjugan en los puestos de trabajo de oficinas y despachos y que pueden tener una repercusión directa en la salud de quienes ocupan dichos puestos. Plantea el problema ergonómico y da soluciones posibles a cuestiones tan genéricas como la iluminación o el confort térmico y tan específicas como el diseño de sistemas de diálogo en los programas informáticos. Es de interés para ergónomos; técnicos de prevención de riesgos; responsables de oficinas técnicas, de compras y de inmuebles, y para cualquier persona del ámbito empresarial que se ocupe de optimizar las condiciones de trabajo en oficinas y despachos. Pedro R. Mondelo es Doctor Ingeniero Industrial y Doctor en Psicología, y profesor titular de Ergonomía del Departamento de Organización de Empresas de la Escola Técnica Superior d'Enginyers Industrials de Barcelona (ETSEIB) de la UPC. Enrique Gregori Torada es Doctor Ingeniero Industrial, profesor asociado del Departamento de Proyectos de Ingenieria en la ETSEIB y miembro de Consultores Europeos de Ergonomía. Öscar de Pedro González es Ingeniero Industrial por la UPC. Miguel A. Gómez Fernández es Ingeniero Industrial y técnico superior de prevención de riesgos laborales, en la especialidad de Ergonomía, de Mutua Universal

El trabajo en oficinas

Esta obra traza un recorrido completo por los distintos factores y elementos que se conjugan en los puestos de trabajo de oficinas y despachos y que pueden tener una repercusión directa en la salud de quienes ocupan dichos puestos. Plantea el problema ergonómico y da soluciones posibles a cuestiones tan genéricas como la iluminación o el confort térmico y tan específicas como el diseño de sistemas de diálogo en los programas informáticos. Es de interés para ergónomos; técnicos de prevención de riesgos; responsables de oficinas técnicas, de compras y de inmuebles, y para cualquier persona del ámbito empresarial que se ocupe de optimizar las condiciones de trabajo en oficinas y despachos. Pedro R. Mondelo es Doctor Ingeniero Industrial y Doctor en Psicología, y profesor titular de Ergonomía del Departamento de Organización de Empresas de la Escola Técnica Superior d'Enginyers Industrials de Barcelona (ETSEIB) de la UPC. Enrique Gregori Torada es Doctor Ingeniero Industrial, profesor asociado del Departamento de Proyectos de Ingenieria en la ETSEIB y miembro de Consultores Europeos de Ergonomía. Öscar de Pedro González es Ingeniero Industrial por la UPC. Miguel A. Gómez Fernández es Ingeniero Industrial y técnico superior de prevención de riesgos laborales, en la especialidad de Ergonomía, de Mutua Universal

El trabajo en oficinas

Esta obra traza un recorrido completo por los distintos factores y elementos que se conjugan en los puestos de trabajo de oficinas y despachos y que pueden tener una repercusión directa en la salud de quienes ocupan dichos puestos. Plantea el problema ergonómico y da soluciones posibles a cuestiones tan genéricas como la iluminación o el confort térmico y tan específicas como el diseño de sistemas de diálogo en los programas informáticos. Es de interés para ergónomos; técnicos de prevención de riesgos; responsables de oficinas técnicas, de compras y de inmuebles, y para cualquier persona del ámbito empresarial que se ocupe de optimizar las condiciones de trabajo en oficinas y despachos. Pedro R. Mondelo es Doctor Ingeniero Industrial y Doctor en Psicología, y profesor titular de Ergonomía del Departamento de Organización de Empresas de la Escola Técnica Superior d'Enginyers Industrials de Barcelona (ETSEIB) de la UPC. Enrique Gregori Torada es Doctor Ingeniero Industrial, profesor asociado del Departamento de Proyectos de Ingenieria en la ETSEIB y miembro de Consultores Europeos de Ergonomía. Öscar de Pedro González es Ingeniero Industrial por la UPC. Miguel A. Gómez Fernández es Ingeniero Industrial y técnico superior de prevención de riesgos laborales, en la especialidad de Ergonomía, de Mutua Universal