Genome-wide association mapping of seed oligosaccharides in chickpea
Notice bibliographique
Résumé
Chickpea (Cicer arietinum L.) is one of the major pulse crops, rich in protein, and widely consumed all over the world. Most legumes, including chickpeas, possess noticeable amounts of raffinose family oligosaccharides (RFOs) in their seeds. RFOs are seed oligosaccharides abundant in nature, which are non-digestible by humans and animals and cause flatulence and severe abdominal discomforts. So, this study aims to identify genetic factors associated with seed oligosaccharides in chickpea using the mini-core panel. We have quantified the RFOs (raffinose and stachyose), ciceritol, and sucrose contents in chickpea using high-performance liquid chromatography. A wide range of variations for the seed oligosaccharides was observed between the accessions: 0.16 to 15.13 mg g-1 raffinose, 2.77 to 59.43 mg g-1 stachyose, 4.36 to 90.65 mg g-1 ciceritol, and 3.57 to 54.12 mg g-1 for sucrose. Kabuli types showed desirable sugar profiles with high sucrose, whereas desi types had high concentrations RFOs. In total, 48 single nucleotide polymorphisms (SNPs) were identified for all the targeted sugar types, and nine genes (Ca_06204, Ca_04353, and Ca_20828: Phosphatidylinositol N-acetylglucosaminyltransferase; Ca_17399 and Ca_22050: Remorin proteins; Ca_11152: Protein-serine/threonine phosphatase; Ca_10185, Ca_14209, and Ca_27229: UDP-glucose dehydrogenase) were identified as potential candidate genes for sugar metabolism and transport in chickpea. The accessions with low RFOs and high sucrose contents may be utilized in breeding specialty chickpeas. The identified candidate genes could be exploited in marker-assisted breeding, genomic selection, and genetic engineering to improve the sugar profiles in legumes and other crop species.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».