MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2548756385 · doi:10.1186/s12870-016-0936-8

Quantitative trait variation is revealed in a novel hypomethylated population of woodland strawberry (Fragaria vesca)

2016· article· en· W2548756385 sur OpenAlexafffund
Jihua Xu, Karen Tanino, Kyla Horner, Stephen J. Robinson

Notice bibliographique

RevueBMC Plant Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBerry genetics and cultivation research
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaAgricultural Research ServiceChina Scholarship CouncilU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiologyFragariaWoodlandVariation (astronomy)PopulationTraitQuantitative trait locusBotanyGeneticsGeneDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Phenotypic variation is determined by a combination of genotype, environment and their interactions. The realization that allelic diversity can be both genetic and epigenetic allows the environmental component to be further separated. Partitioning phenotypic variation observed among inbred lines with an altered epigenome can allow the epigenetic component controlling quantitative traits to be estimated. To assess the contribution of epialleles on phenotypic variation and determine the fidelity with which epialleles are inherited, we have developed a novel hypomethylated population of strawberry (2n = 2x = 14) using 5-azacytidine from which individuals with altered phenotypes can be identified, selected and characterized. RESULTS: The hypomethylated population was generated using an inbred strawberry population in the F. vesca ssp. vesca accession Hawaii 4. Analysis of whole genome sequence data from control and hypomethylated lines indicate that 5-azacytidine exposure does not increase SNP above background levels. The populations contained only Hawaii 4 alleles, removing introgression of alternate F. vesca alleles as a potential source of variation. Although genome sequencing and genetic marker data are unable to rule out 5-azacytidine induced chromosomal rearrangements as a potential source of the trait variation observed, none were detected in our survey. Quantitative trait variation focusing on flowering time and rosette diameter was scored in control and treated populations where expanded levels of variation were observed among the hypomethylated lines. Methylation sensitive molecular markers indicated that 5-azacytidine induced alterations in DNA methylation patterns and inheritance of methylation patterns were confirmed by bisulfite sequencing of targeted regions. It is possible that methylation polymorphisms might underlie or have induced genetic changes underlying the observable differences in quantitative phenotypes. CONCLUSIONS: This population developed in a uniform genetic background provides a resource for the discovery of new variation controlling quantitative traits. Genome sequence analysis indicates that 5-azacytidine did not induce point mutations and the induced variation is largely restricted to DNA methylation. Using this resource, we have identified new variation and demonstrated the inheritance of both variant trait and methylation patterns. Although direct associations remain to be determined, these data suggest epigenetic variation might be subject to selection.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Plant BiologyMême sujetBerry genetics and cultivation researchTravaux en français237 207