Population genomics of sorghum (<i>Sorghum bicolor</i>) across diverse agroclimatic zones of Niger
Notice bibliographique
Résumé
Improving adaptation of staple crops in developing countries is important to ensure food security. In the West African country of Niger, the staple crop sorghum (Sorghum bicolor) is cultivated across diverse agroclimatic zones, but the genetic basis of local adaptation has not been described. The objectives of this study were to characterize the genomic diversity of sorghum from Niger and to identify genomic regions conferring local adaptation to agroclimatic zones and farmer preferences. We analyzed 516 Nigerien accessions for which local variety name, botanical race, and geographic origin were known. We discovered 144 299 single nucleotide polymorphisms (SNPs) using genotyping-by-sequencing (GBS). We performed discriminant analysis of principal components (DAPC), which identified six genetic groups, and performed a genome scan for loci with high discriminant loadings. The highest discriminant coefficients were on chromosome 9, near the putative ortholog of maize flowering time adaptation gene Vgt1. Next, we characterized differentiation among local varieties and used a genome scan of pairwise F ST values to identify SNPs associated with specific local varieties. Comparison of varieties named for light- versus dark-grain identified differentiation near Tannin1, the major gene responsible for grain tannins. These findings could facilitate genomics-assisted breeding of locally adapted and farmer-preferred sorghum varieties for Niger.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».