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Enregistrement W2265219458 · doi:10.1139/gen-2015-0127

Genome scan for nonadditive heterotic trait loci reveals mainly underdominant effects in <i>Saccharomyces cerevisiae</i>

2016· article· en· W2265219458 sur OpenAlexvenueno aff
Efrat Laiba, Ilana Glikaite, Yael Levy, Zohar Pasternak, Eyal Fridman

Notice bibliographique

RevueGenome · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Mapping and Diversity in Plants and Animals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGeneticsHeterosisOverdominanceAlleleLocus (genetics)PopulationEpistasisQuantitative trait locusGenomeLoss of heterozygosityHybridGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The overdominant model of heterosis explains the superior phenotype of hybrids by synergistic allelic interaction within heterozygous loci. To map such genetic variation in yeast, we used a population doubling time dataset of Saccharomyces cerevisiae 16 × 16 diallel and searched for major contributing heterotic trait loci (HTL). Heterosis was observed for the majority of hybrids, as they surpassed their best parent growth rate. However, most of the local heterozygous loci identified by genome scan were surprisingly underdominant, i.e., reduced growth. We speculated that in these loci adverse effects on growth resulted from incompatible allelic interactions. To test this assumption, we eliminated these allelic interactions by creating hybrids with local hemizygosity for the underdominant HTLs, as well as for control random loci. Growth of hybrids was indeed elevated for most hemizygous to HTL genes but not for control genes, hence validating the results of our genome scan. Assessing the consequences of local heterozygosity by reciprocal hemizygosity and allele replacement assays revealed the influence of genetic background on the underdominant effects of HTLs. Overall, this genome-wide study on a multi-parental hybrid population provides a strong argument against single gene overdominance as a major contributor to heterosis, and favors the dominance complementation model.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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