Linkage‐linkage disequilibrium dissection of the epigenetic quantitative trait loci (epiQTLs) underlying growth and wood properties in <i>Populus</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increasing evidence indicates that DNA methylation is heritable and serves as an essential marker contributing to phenotypic variation. Linkage‐linkage disequilibrium mapping was used to decipher the epigenetic architecture underlying nine growth and wood property traits in a linkage population (550 F 1 progeny) and a natural population (435 unrelated individuals) of Populus using methylation‐sensitive amplification polymorphism (MSAP)‐based analysis. The interactions between genetic and epigenetic variants in the causative genes was further unveiled using expression quantitative trait methylation (eQTM) and nucleotide (eQTN) mapping strategies. A total of 163 epigenetic quantitative trait loci (epiQTLs; LOD ≥ 3.0), explaining 1.7–44.5% of phenotypic variations, were mapped to a high‐resolution epigenetic map with 19 linkage groups, which was supported by the significant MSAP associations ( P < 0.001) in the two populations. There were 23 causal genes involved in growth regulation and wood formation, whose markers were located in epiQTLs and associated with the same traits in both populations. Further eQTN and eQTM mapping showed that causal genetic and epigenetic variants within the 23 candidate genes may interact more in trans in gene expression and phenotype. The present study provides strategies for investigating epigenetic architecture and the interaction between genetic and epigenetic variants modulating complex traits in forest trees.
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 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 | 0,000 | 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 ».