The genomics of linkage drag in inbred lines of sunflower
Notice bibliographique
Résumé
Crop wild relatives represent valuable sources of alleles for crop improvement, including adaptation to climate change and emerging diseases. However, introgressions from wild relatives might have deleterious effects on desirable traits, including yield, due to linkage drag. Here, we analyzed the genomic and phenotypic impacts of wild introgressions in inbred lines of cultivated sunflower to estimate the impacts of linkage drag. First, we generated reference sequences for seven cultivated and one wild sunflower genotype, as well as improved assemblies for two additional cultivars. Next, relying on previously generated sequences from wild donor species, we identified introgressions in the cultivated reference sequences, as well as the sequence and structural variants they contain. We then used a ridge-regression best linear unbiased prediction (BLUP) model to test the effects of the introgressions on phenotypic traits in the cultivated sunflower association mapping population. We found that introgression has introduced substantial sequence and structural variation into the cultivated sunflower gene pool, including >3,000 new genes. While introgressions reduced genetic load at protein-coding sequences, they mostly had negative impacts on yield and quality traits. Introgressions found at high frequency in the cultivated gene pool had larger effects than low-frequency introgressions, suggesting that the former likely were targeted by artificial selection. Also, introgressions from more distantly related species were more likely to be maladaptive than those from the wild progenitor of cultivated sunflower. Thus, breeding efforts should focus, as far as possible, on closely related and fully compatible wild relatives.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».