Population-based resequencing analysis of wild and cultivated barley revealed weak domestication signal of selection and bottleneck in the<i>Rrs2</i>scald resistance gene region
Notice bibliographique
Résumé
Many plant disease resistance (R) genes have been cloned, but the potential of utilizing these plant R-gene genomic resources for genetic inferences of plant domestication history remains unexplored. A population-based resequencing analysis of the genomic region near the Rrs2 scald resistance gene was made in 51 accessions of wild and cultivated barley from 41 countries. Fifteen primer pairs were designed to sample the genomic region with a total length of 10 406 bp. More nucleotide diversity was found in wild (π = 0.01846) than cultivated (π = 0.01507) barley samples. Three distinct groups of 29 haplotypes were detected for all 51 samples, and they were well mixed with wild and cultivated barley samples from different countries and regions. The neutrality tests by Tajima's D were not significant, but a significant (P < 0.05) case by Fu and Li's D* and F* was found in the barley cultivar samples. The estimate of selection intensity by K(a)/K(s) was 0.691 in wild barley and 0.580 in cultivated barley. The estimate of the minimum recombination events was 16 in wild barley and 19 in cultivated barley. A coalescence simulation revealed a bottleneck intensity of 1.5 to 2 since barley domestication. Together, the domestication signal in the genomic region was weak both in human selection and domestication bottleneck.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».