Transgressive segregation for salt tolerance in rice due to physiological coupling and uncoupling and genetic network rewiring
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transgressive segregation is common in plant breeding populations, where a small minority of recombinants are outliers relative to parental phenotypes. While this phenomenon has been attributed to complementation and epistatic effects, the physiological, biochemical, and molecular bases have not been fully illuminated. By systems-level scrutiny of the IR29 x Pokkali recombinant inbred population of rice, we addressed the hypothesis that novel salt tolerance phenotypes are created by positive or negative coupling or uncoupling effects and novel regulatory networks. Hyperspectral profiling distinguished the transgressive individuals in terms of stress penalty to growth. Non-parental network signatures that led to either optimal or non-optimal integration of developmental with stress-related mechanisms were evident at the macro-physiological, biochemical, metabolic, and transcriptomic levels. The large positive net gain in super-tolerant progeny was due to ideal complementation of beneficial traits, while shedding antagonistic traits. Super-sensitivity was explained by the stacking of multiple antagonistic traits and loss of major beneficial traits. The mechanisms elucidated in this study are consistent with the Omnigenic Theory, emphasizing the synergy or lack thereof between core and peripheral components. This study supports a breeding paradigm based on genomic modeling to create the novel adaptive phenotypes for the crops of the 21 st century.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».