Genome‐Wide Association Studies in Apple Reveal Loci for Aroma Volatiles, Sugar Composition, and Harvest Date
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the genetic architecture of fruit quality traits is crucial to target breeding of apple ( L.) cultivars. We linked genotype and phenotype information by combining genotyping-by-sequencing (GBS) generated single nucleotide polymorphism (SNP) markers with fruit flavor volatile data, sugar and acid content, and historical trait data from a gene bank collection. Using gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) analysis of apple juice samples, we identified 49 fruit volatile organic compounds (VOCs). We found a very variable content of VOCs, especially for the esters, among 149 apple cultivars. We identified convincing associations for the acetate esters especially butyl acetate and hexyl acetate on chromosome 2 in a region of several alcohol acyl-transferases including AAT1. For sucrose content and for fructose and sucrose in percentage of total sugars, we revealed significant SNP associations. Here, we suggest a vacuolar invertase close to significant SNPs for this association as candidate gene. Harvest date was in strong SNP association with a NAC transcription factor gene and sequencing identified two haplotypes associated with harvest date. The study shows that SNP marker characterization of a gene bank collection can be successfully combined with new and historical trait data for association studies. Suggested candidate genes may contribute to an improved understanding of the genetic basis for important traits and simultaneously provide tools for targeted breeding using marker-assisted selection (MAS).
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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 | 0,001 |
| 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 ».