Genome scan for nonadditive heterotic trait loci reveals mainly underdominant effects in <i>Saccharomyces cerevisiae</i>
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».