Comparative population genomics reveals the domestication history of the peach, Prunus persica, and human influences on perennial fruit crops
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Recently, many studies utilizing next generation sequencing have investigated plant evolution and domestication in annual crops. Peach, Prunus persica, is a typical perennial fruit crop that has ornamental and edible varieties. Unlike other fruit crops, cultivated peach includes a large number of phenotypes but few polymorphisms. In this study, we explore the genetic basis of domestication in peach and the influence of humans on its evolution. Results We perform large-scale resequencing of 10 wild and 74 cultivated peach varieties, including 9 ornamental, 23 breeding, and 42 landrace lines. We identify 4.6 million SNPs, a large number of which could explain the phenotypic variation in cultivated peach. Population analysis shows a single domestication event, the speciation of P. persica from wild peach. Ornamental and edible peach both belong to P. persica, along with another geographically separated subgroup, Prunus ferganensis. We identify 147 and 262 genes under edible and ornamental selection, respectively. Some of these genes are associated with important biological features. We perform a population heterozygosity analysis in different plants that indicates that free recombination effects could affect domestication history. By applying artificial selection during the domestication of the peach and facilitating its asexual propagation, humans have caused a sharp decline of the heterozygote ratio of SNPs. Conclusions Our analyses enhance our knowledge of the domestication history of perennial fruit crops, and the dataset we generated could be useful for future research on comparative population genomics.
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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 | 0,001 | 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 ».