A Modern Ampelography: A Genetic Basis for Leaf Shape and Venation Patterning in Grape
Notice bibliographique
Résumé
Terroir, the unique interaction between genotype, environment, and culture, is highly refined in domesticated grape (Vitis vinifera). Toward cultivating terroir, the science of ampelography tried to distinguish thousands of grape cultivars without the aid of genetics. This led to sophisticated phenotypic analyses of natural variation in grape leaves, which within a palmate-lobed framework exhibit diverse patterns of blade outgrowth, hirsuteness, and venation patterning. Here, we provide a morphometric analysis of more than 1,200 grape accessions. Elliptical Fourier descriptors provide a global analysis of leaf outlines and lobe positioning, while a Procrustes analysis quantitatively describes venation patterning. Correlation with previous ampelography suggests an important genetic component, which we confirm with estimates of heritability. We further use RNA-Seq of mutant varieties and perform a genome-wide association study to explore the genetic basis of leaf shape. Meta-analysis reveals a relationship between leaf morphology and hirsuteness, traits known to correlate with climate in the fossil record and extant species. Together, our data demonstrate a genetic basis for the intricate diversity present in grape leaves. We discuss the possibility of using grape leaves as a breeding target to preserve terroir in the face of anticipated climate change, a major problem facing viticulture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».