Genome to Phenome Mapping in Apple Using Historical Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Apple ( X Borkh.) is one of the world's most valuable fruit crops. Its large size and long juvenile phase make it a particularly promising candidate for marker-assisted selection (MAS). However, advances in MAS in apple have been limited by a lack of phenotype and genotype data from sufficiently large samples. To establish genotype-phenotype relationships and advance MAS in apple, we extracted over 24,000 phenotype scores from the USDA-Germplasm Resources Information Network (GRIN) database and linked them with over 8000 single nucleotide polymorphisms (SNPs) from 689 apple accessions from the USDA apple germplasm collection clonally preserved in Geneva, NY. We find significant genetic differentiation between Old World and New World cultivars and demonstrate that the genetic structure of the domesticated apple also reflects the time required for ripening. A genome-wide association study (GWAS) of 36 phenotypes confirms the association between fruit color and the MYB1 locus, and we also report a novel association between the transcription factor, NAC18.1, and harvest date and fruit firmness. We demonstrate that harvest time and fruit size can be predicted with relatively high accuracies ( > 0.46) using genomic prediction. Rapid decay of linkage disequilibrium (LD) in apples means millions of SNPs may be required for well-powered GWAS. However, rapid LD decay also promises to enable extremely high resolution mapping of causal variants, which holds great potential for advancing MAS.
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.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle