Genome resources for climate-resilient cowpea, an essential crop for food security
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Cowpea ( Vigna unguiculata L. Walp.) is a legume crop that is resilient to hot and drought-prone climates, and a primary source of protein in sub-Saharan Africa and other parts of the developing world. However, genome resources for cowpea have lagged behind most other major crop plants. Here we describe foundational genome resources and their application to analysis of germplasm currently in use in West African breeding programs. Resources developed from the African cultivar IT97K-499-35 include bacterial artificial chromosome (BAC) libraries and a BAC-based physical map, assembled sequences from 4,355 BACs, as well as a whole-genome shotgun (WGS) assembly. These resources and WGS sequences of an additional 36 diverse cowpea accessions supported the development of a genotyping assay for over 50,000 SNPs, which was then applied to five biparental RIL populations to produce a consensus genetic map containing 37,372 SNPs. This genetic map enabled the anchoring of 100 Mb of WGS and 420 Mb of BAC sequences, an exploration of genetic diversity along each linkage group, and clarification of macrosynteny between cowpea and common bean. The genomes of West African breeding lines and landraces have regions of marked depletion of diversity, some of which coincide with QTL that may be the result of artificial selection or environmental adaptation. The new publicly available resources and knowledge help to define goals and accelerate the breeding of improved varieties to address food security issues related to limited-input small-holder farming and climate stress.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».