Genomic Screening for Artificial Selection during Domestication and Improvement in Maize
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Artificial selection results in phenotypic evolution. Maize (Zea mays L. ssp. mays) was domesticated from its wild progenitor teosinte (Zea mays subspecies parviglumis) through a single domestication event in southern Mexico between 6000 and 9000 years ago. This domestication event resulted in the original maize landrace varieties. The landraces provided the genetic material for modern plant breeders to select improved varieties and inbred lines by enhancing traits controlling agricultural productivity and performance. Artificial selection during domestication and crop improvement involved selection of specific alleles at genes controlling key morphological and agronomic traits, resulting in reduced genetic diversity relative to unselected genes. SCOPE: This review is a summary of research on the identification and characterization by population genetics approaches of genes affected by artificial selection in maize. CONCLUSIONS: Analysis of DNA sequence diversity at a large number of genes in a sample of teosintes and maize inbred lines indicated that approx. 2 % of maize genes exhibit evidence of artificial selection. The remaining genes give evidence of a population bottleneck associated with domestication and crop improvement. In a second study to efficiently identify selected genes, the genes with zero sequence diversity in maize inbreds were chosen as potential targets of selection and sequenced in diverse maize landraces and teosintes, resulting in about half of candidate genes exhibiting evidence for artificial selection. Extended gene sequencing demonstrated a low false-positive rate in the approach. The selected genes have functions consistent with agronomic selection for plant growth, nutritional quality and maturity. Large-scale screening for artificial selection allows identification of genes of potential agronomic importance even when gene function and the phenotype of interest are unknown. These approaches should also be applicable to other domesticated species if specific demographic conditions during domestication exist.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».