Phenotypic and Genomic Analyses of a Fast Neutron Mutant Population Resource in Soybean
Notice bibliographique
Résumé
Mutagenized populations have become indispensable resources for introducing variation and studying gene function in plant genomics research. In this study, fast neutron (FN) radiation was used to induce deletion mutations in the soybean (Glycine max) genome. Approximately 120,000 soybean seeds were exposed to FN radiation doses of up to 32 Gray units to develop over 23,000 independent M2 lines. Here, we demonstrate the utility of this population for phenotypic screening and associated genomic characterization of striking and agronomically important traits. Plant variation was cataloged for seed composition, maturity, morphology, pigmentation, and nodulation traits. Mutants that showed significant increases or decreases in seed protein and oil content across multiple generations and environments were identified. The application of comparative genomic hybridization (CGH) to lesion-induced mutants for deletion mapping was validated on a midoleate x-ray mutant, M23, with a known FAD2-1A (for fatty acid desaturase) gene deletion. Using CGH, a subset of mutants was characterized, revealing deletion regions and candidate genes associated with phenotypes of interest. Exome resequencing and sequencing of PCR products confirmed FN-induced deletions detected by CGH. Beyond characterization of soybean FN mutants, this study demonstrates the utility of CGH, exome sequence capture, and next-generation sequencing approaches for analyses of mutant plant genomes. We present this FN mutant soybean population as a valuable public resource for future genetic screens and functional genomics research.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».