Mapping and candidate genes associated with saccharification yield in sorghum
Notice bibliographique
Résumé
Sorghum (Sorghum bicolor (L.) Moench) is a high-yielding, stress tolerant energy crop for lignocellulosic-based biofuel production. Saccharification is a process by which hydrolytic enzymes break down lignocellulosic materials to fermentable sugars for biofuel production, and mapping and identifying genes underlying saccharification yield is an important first step to genetically improve the plant for higher biofuel productivity. In this study, we used the ICRISAT sorghum mini core germplasm collection and 14 739 single nucleotide polymorphism markers to map saccharification yield. Seven marker loci were associated with saccharification yield and five of these loci were syntenic with regions in the maize genome that contain quantitative trait loci underlying saccharification yield and cell wall component traits. Candidate genes from the seven loci were identified but must be validated, with the most promising candidates being β-tubulin, which determines the orientation of cellulose microfibrils in plant secondary cell walls, and NST1, a master transcription factor controlling secondary cell wall biosynthesis in fibers. Other candidate genes underlying the different saccharification loci included genes that play a role in vascular development and suberin deposition in plants. The identified loci and candidate genes provide information into the factors controlling saccharification yield and may facilitate increasing biofuel production in sorghum.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».