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Enregistrement W2743144084 · doi:10.1186/s12864-017-3991-0

Use of genotyping-by-sequencing to determine the genetic structure in the medicinal plant chamomile, and to identify flowering time and alpha-bisabolol associated SNP-loci by genome-wide association mapping

2017· article· en· W2743144084 sur OpenAlexaff
Lars‐Gernot Otto, Prodyut Mondal, Jonathan Brassac, Susanne Preiß, Jörg Degenhardt, Sang He, Jochen C. Reif, Timothy F. Sharbel

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesBundesministerium für Ernährung und LandwirtschaftAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésBiologyGenotypingGenetic diversityGenome-wide association studySingle-nucleotide polymorphismGeneticsSNPGenomeSNP arrayGenetic associationGenetic structureGenotypeGenetic variationGenePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chamomile (Matricaria recutita L.) has a long history of use in herbal medicine with various applications, and the flower heads contain numerous secondary metabolites which are medicinally active. In the major crop plants, next generation sequencing (NGS) approaches are intensely applied to exploit genetic resources, to develop genomic resources and to enhance breeding. Here, genotyping-by-sequencing (GBS) has been used in the non-model medicinal plant chamomile to evaluate the genetic structure of the cultivated varieties/populations, and to perform genome wide association study (GWAS) focusing on genes with large effect on flowering time and the medicinally important alpha-bisabolol content. RESULTS: GBS analysis allowed the identification of 6495 high-quality SNP-markers in our panel of 91 M. recutita plants from 33 origins (2-4 genotypes each) and 4 M. discoidea plants as outgroup, grown in the greenhouse in Gatersleben, Germany. M. recutita proved to be clearly distinct from the outgroup, as was demonstrated by different cluster and principal coordinate analyses using the SNP-markers. Chamomile genotypes from the same origin were mostly genetically similar. Model-based cluster analysis revealed one large group of tetraploid genotypes with low genetic differentiation including 39 plants from 14 origins. Tetraploids tended to display lower genetic diversity than diploids, probably reflecting their origin by artificial polyploidisation from only a limited set of genetic backgrounds. Analyses of flowering time demonstrated that diploids generally flowered earlier than tetraploids, and the analysis of alpha-bisabolol identified several tetraploid genotypes with a high content. GWAS identified highly significant (P < 0.01) SNPs for flowering time (9) and alpha-bisabolol (71). One sequence harbouring SNPs associated with flowering time was described to play a role in self-pollination in Arabidopsis thaliana, whereas four sequences harbouring SNPs associated with alpha-bisabolol were identified to be involved in plant biotic and abiotic stress response in various plants species. CONCLUSIONS: The first genomic resource for future applications to enhance breeding in chamomile was created, andanalyses of diversity will facilitate the exploitation of these genetic resources. The GWAS data pave the way for future research towards the genetics underlying important traits in chamomile, the identification of marker-trait associations, and development of reliable markers for practical breeding.

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)0,001
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 enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations44
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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