Contributions of Flowering Time Genes to Sunflower Domestication and Improvement
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Determining the identity and distribution of molecular changes leading to the evolution of modern crop species provides major insights into the timing and nature of historical forces involved in rapid phenotypic evolution. In this study, we employed an integrated candidate gene strategy to identify loci involved in the evolution of flowering time during early domestication and modern improvement of the sunflower (Helianthus annuus). Sunflower homologs of many genes with known functions in flowering time were isolated and cataloged. Then, colocalization with previously mapped quantitative trait loci (QTLs), expression, or protein sequence differences between wild and domesticated sunflower, and molecular evolutionary signatures of selective sweeps were applied as step-wise criteria for narrowing down an original pool of 30 candidates. This process led to the discovery that five paralogs in the flowering locus T/terminal flower 1 gene family experienced selective sweeps during the evolution of cultivated sunflower and may be the causal loci underlying flowering time QTLs. Our findings suggest that gene duplication fosters evolutionary innovation and that natural variation in both coding and regulatory sequences of these paralogs responded to a complex history of artificial selection on flowering time during the evolution of cultivated sunflower.
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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 découle