The Complex Genetic Architecture of Early Root and Shoot Traits in Flax Revealed by Genome-Wide Association Analyses
Notice bibliographique
Résumé
Roots are fundamental organs for water and nutrient uptake as well as for signal transduction in response to biotic and abiotic stresses. Flax has a shallow tap root system that relies mostly on top soil nutrient and moisture resources. The crop can easily be outcompeted by weeds or other crops in intercropping systems, especially in moisture deficit conditions. However, there is a wide range of variation among genotypes in terms of performance under scarce resources such as moisture limitation. Here we phenotyped two shoot and 14 root traits on 115 flax accessions grown in a hydroponic pouch system and performed a genome-wide association study (GWAS) based on seven different models to identify quantitative trait loci underlying these traits. Significant variation among genotypes was observed for the two shoot and 12 of the 14 root traits. Shoot dry weight was correlated with root network volume, length, surface area and root dry weight (r > 0.5, P 0.05). The seven GWAS models used detected a total of 228 quantitative trait nucleotides (QTNs) the 16 traits. Most loci, defined by an interval of 100kb up and downstream of the QTNs, harboured genes known to play role(s) in root and shoot development, suggesting them as candidates. Examples of candidate genes linked to root network QTNs included genes encoding GRAS transcription factors, mitogen-activated protein kinases and auxin related lateral organ boundary proteins while QTN loci for shoot dry weight harboured genes involved in photomorphogenesis and plant immunity. These results provide insights into the genetic bases of early shoot and root development traits in flax that could be capitalized upon to improve its root architecture, particularly in view of better withstanding water limiting conditions during the cropping season.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».