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Enregistrement W3086585992 · doi:10.1186/s42238-020-00036-y

A single nucleotide polymorphism assay sheds light on the extent and distribution of genetic diversity, population structure and functional basis of key traits in cultivated north American cannabis

2020· article· en· W3086585992 sur OpenAlexaff
Philippe Henry, Surender Khatodia, Karan Kapoor, Britni Gonzales, Alexis Middleton, Kevin C. Hong, Aaron Hilyard, Steve Johnson, Davis Allen, Zachary Chester, Dan Jin, José Carlos Rodriguez Jule, Iain F. Wilson, Manu P. Gangola, Jason Broome, Deron Caplan, Dinesh Adhikary, Michael K. Deyholos, Michael Morgan, Oliver W. Hall, Brent J. Guppy, Cindy Orser

Notice bibliographique

RevueJournal of Cannabis Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaKelowna General HospitalMartec (Canada)Agriculture Food and Rural DevelopmentGenome CanadaUniversity of AlbertaBell Canada Enterprises (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyChemotypePopulationSingle-nucleotide polymorphismCannabinoidGenotypingGeneticsBotanyGenotypeGeneEssential oilMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The taxonomic classification of Cannabis genus has been delineated through three main types: sativa (tall and less branched plant with long and narrow leaves), indica (short and highly branched plant with broader leaves) and ruderalis (heirloom type with short stature, less branching and small thick leaves). While still under discussion, particularly whether the genus is polytypic or monotypic, this broad classification reflects putative geographical origins of each group and putative chemotype and pharmacologic effect. METHODS: Here we describe a thorough investigation of cannabis accessions using a set of 23 highly informative and polymorphic SNP (Single Nucleotide Polymorphism) markers associated with important traits such as cannabinoid and terpenoid expression as well as fibre and resin production. The assay offers insight into cannabis population structure, phylogenetic relationship, population genetics and correlation to secondary metabolite concentrations. We demonstrate the utility of the assay for rapid, repeatable and cost-efficient genotyping of commercial and industrial cannabis accessions for use in product traceability, breeding programs, regulatory compliance and consumer education. RESULTS: We identified 5 clusters in the sample set, including industrial hemp (K5) and resin hemp, which likely underwent a bottleneck to stabilize cannabidiolic acid (CBDA) accumulation (K2, Type II & III). Tetrahydrocannabinolic acid (THCA) resin (Type I) makes up the other three clusters with terpinolene (K4 - colloquial "sativa" or "Narrow Leaflet Drug" (NLD), myrcene/pinene (K1) and myrcene/limonene/linalool (K3 - colloquial "indica", "Broad Leaflet Drug" (BLD), which also putatively harbour an active version of the cannabichrometic acid Synthase gene (CBCAS). CONCLUSION: The final chemical compositions of cannabis products have key traits related to their genetic identities. Our analyses in the context of the NCBI Cannabis sativa Annotation Release 100 allows for hypothesis testing with regards to secondary metabolite production. Genetic markers related to secondary metabolite production will be important in many sectors of the cannabis marketplace. For example, markers related to THC production will be important for adaptable and compliant large-scale seed production under the new US Domestic Hemp Production Program.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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