Exploiting sorghum genetic diversity for enhanced aluminum tolerance: Allele mining based on the AltSB locus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Root damage due to aluminum (Al) toxicity restricts crop production on acidic soils, which are extensive in the tropics. The sorghum root Al-activated citrate transporter, SbMATE, underlies the Al tolerance locus,AltSB, and increases grain yield under Al toxicity. Here,AltSBloci associated with Al tolerance were converted intoAmplification Refractory Mutation System(ARMS) markers, which are cost effective and easy to use. A DNA pooling strategy allowed us to identify accessions harboring rare favorableAltSBalleles in three germplasm sets while greatly reducing genotyping needs. Population structure analysis revealed that favorableAltSBalleles are predominantly found in subpopulations enriched with guinea sorghums, supporting a possible Western African origin ofAltSB. The efficiency of allele mining in recovering Al tolerance accessions was the highest in the largest and highly diverse germplasm set, with a 10-fold reduction in the number of accessions that would need to be phenotyped in the absence of marker information. Finally, Al tolerant accessions were found to rely onSbMATEto exclude Al3+from sensitive sites in the root apex. This study emphasizes gene-specific markers as important tools for efficiently mining useful rare alleles in diverse germplasm, bridging genetic resource conservation efforts and pre-breeding for Al tolerance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».