Genome-Wide Association Study Reveals Novel Genes Associated with Culm Cellulose Content in Bread Wheat (Triticum aestivum, L.)
Notice bibliographique
Résumé
Plant cell wall formation is a complex, coordinated and developmentally regulated process. Cellulose is the most dominant constituent of plant cell walls. Because of its paracrystalline structure, cellulose is the main determinant of mechanical strength of plant tissues. As the most abundant polysaccharide on earth, it is also the focus of cellulosic biofuel industry. To reduce culm lodging in wheat and for improved ethanol production, delineation of the variation for stem cellulose content could prove useful. We present results on the analysis of the stem cellulose content of 288 diverse wheat accessions and its genome-wide association study (GWAS). Cellulose concentration ranged from 35-52% (w/w). Cellulose content was normally distributed in the accessions around a mean and median of 45% (w/w). Genome-wide marker-trait association study using 21,073 SNPs helped identify nine SNPs that were associated (p<1E-05) with cellulose content. Four strongly associated (p<8.17E-05) SNP markers were linked to wheat unigenes, which included β-tubulin, Auxin-induced protein 5NG4 and a putative transmembrane protein of unknown function. These genes may be directly or indirectly involved in the formation of cellulose in wheat culms. GWAS results from this study have the potential for genetic manipulation of cellulose content in bread wheat and other small grain cereals to enhance culm strength and improve biofuel production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».