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Enregistrement W2971893343 · doi:10.3389/fpls.2019.01240

Fine Mapping of Lycopene Content and Flesh Color Related Gene and Development of Molecular Marker–Assisted Selection for Flesh Color in Watermelon (Citrullus lanatus)

2019· article· en· W2971893343 sur OpenAlexaboutno aff
Chaonan Wang, Aohan Qiao, Xufeng Fang, Lei Sun, Peng Gao, Angela R. Davis, Shi Liu, Feishi Luan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvances in Cucurbitaceae Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFleshCitrullus lanatusLycopeneBiologySelection (genetic algorithm)Molecular markerGeneBotanyFood scienceCarotenoidGeneticsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lycopene content and flesh color are important traits determined by a network of carotenoid metabolic pathways in watermelon. Based on our previous study of genetic inheritance and initial mapping using a F2 populations of LSW-177 (red flesh) × Cream of Saskatchewan (pale yellow flesh), red flesh color was controlled by one recessive gene regulating red and pale yellow pigmentation, and a candidate region related to lycopene content was detected spanning a 392,077 bp region on chromosome 4. To obtain a more precise result for further study, three genetic populations and a natural panel of 81 watermelon accessions with different flesh colors were used in this research. Herein, we narrowed the preliminary mapping region to 41,233 bp with the linkage map generated from F2 populations of LSW-177 (red flesh) × Cream of Saskatchewan (pale yellow flesh) with 1,202 individuals. Two candidate genes, Cla005011 and Cla005012, were found in the fine mapping region, therein Cla005011 was a key locus annotated as a lycopene β-cyclase gene. Phylogenetic tree analysis showed that Cla005011 was the closest relative a gene in gourd. LSW-177 × PI 186490 (white flesh) and another BC1 population derived from Garden Female (red flesh) × PI 186490 were generated to verify the accuracy of the red flesh candidate gene region. By analyzing the expression levels of candidate genes in different developmental stages of different color watermelon varieties, Cla005011 for the expression differences were not the main reason for the flesh color variation between COS and LSW-177. This indicated that the LCYB gene might regulate fruit color changes at the protein level. A new marker-assisted selection system to identify red and yellow flesh colors in watermelon was developed with flesh-color-specific CAPS markers and tested in 81 watermelon accessions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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