Mapping the Genetic Basis of Symbiotic Variation in Legume-Rhizobium Interactions in<i>Medicago truncatula</i>
Notice bibliographique
Résumé
Mutualisms are known to be genetically variable, where the genotypes differ in the fitness benefits they gain from the interaction. To date, little is known about the loci that underlie such genetic variation in fitness or whether the loci influencing fitness are partner specific, and depend on the genotype of the interaction partner. In the legume-rhizobium mutualism, one set of potential candidate genes that may influence the fitness benefits of the symbiosis are the plant genes involved in the initiation of the signaling pathway between the two partners. Here we performed quantitative trait loci (QTL) mapping in Medicago truncatula in two different rhizobium strain treatments to locate regions of the genome influencing plant traits, assess whether such regions are dependent on the genotype of the rhizobial mutualist (QTL × rhizobium strain), and evaluate the contribution of sequence variation at known symbiosis signaling genes. Two of the symbiotic signaling genes, NFP and DMI3, colocalized with two QTL affecting average fruit weight and leaf number, suggesting that natural variation in nodulation genes may potentially influence plant fitness. In both rhizobium strain treatments, there were QTL that influenced multiple traits, indicative of either tight linkage between loci or pleiotropy, including one QTL with opposing effects on growth and reproduction. There was no evidence for QTL × rhizobium strain or genotype × genotype interactions, suggesting either that such interactions are due to small-effect loci or that more genotype-genotype combinations need to be tested in future mapping studies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».