Evaluating Population Genomic Candidate Genes Underlying Flowering Time in Arabidopsis thaliana Using T-DNA Insertion Lines
Notice bibliographique
Résumé
Population genomic scans have emerged as a powerful tool to detect regions of the genome that are potential targets of selection. Despite the success of genomic scans in identifying novel lists of loci potentially underlying adaptation, few studies proceed to validate the function of these candidate genes. In this study, we used transfer-DNA (T-DNA) insertion lines to evaluate the effects of 27 candidate genes on flowering time in North American accessions of Arabidopsis thaliana. We compared the flowering time of T-DNA insertion lines that knock out the function of a candidate gene obtained from population genomic studies to a wild type under long- and short-day conditions. We also did the same for a collection of randomly chosen genes that had not been identified as candidates. We validated the well-known effect of long-day conditions in accelerating flowering time and found that gene disruption caused by insertional mutagenesis tends to delay flowering. Surprisingly, we found that knockouts in random genes were just as likely to produce significant phenotypic effects as knockouts in candidate genes. T-DNA insertions at a handful of candidate genes that had previously been identified as outlier loci showed significant delays in flowering time under both long and short days, suggesting that they are promising candidates for future investigation.
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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 | 0,001 | 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 ».