Evolution of scent genes in roses
Notice bibliographique
Résumé
<i>Rosa</i> is a complex taxon with more than 150 intertwined species. Only few have been domesticated by humans since Antiquity, reaching today more than 30,000 cultivars. One of the major traits that have been selected is scent. However, rose scent is a complex trait comprised of dozens of volatile molecules. Some of these molecules originate from a specific and uniquely evolved biosynthetic pathway in the genus Rosa, which arose from acquisition of the duplication and neofunctionalization of genes to become involved in the production of scent compounds. Examples include <i>NUDX1</i>, a gene involved in geraniol biosynthesis, specifically in roses (Magnard et al., 2015). We have shown that multiple trans- and cis-duplications of <i>NUDX1</i> during the evolution of Rosaceae and Rosa, have led to the specialization of the paralog <i>NUDX1-1a</i> toward geraniol production (Conart et al., 2022). This paralog is not present in the more ancient wild roses making them unsuitable for crosses to obtain fragrant roses. Previously we showed that some hybrid cultivars with <i>R</i>. <i>wichurana</i> as one parent, have a different specialization: <i>NUDX1-1a</i> is inactive, while <i>NUDX1-2c</i>, another paralog, is active and involved in (E,E)-farnesol production (Sun et al., 2020). Furthermore, some genes well-known to be involved in scent production encode enzymes that are functional in vitro, but are not always highly expressed in planta. Examples include <i>LIS</i> and <i>PAAS</i> genes, respectively involved in linalool and 2-phenylethanol biosynthesis (Magnard et al., 2018; Roccia et al., 2019). Taken together, these results indicate different evolutionary scenarios in different rose species. A better understanding of the genes and alleles involved in the production of fragrant molecules is thus needed to help the selection of new, scented rose cultivars. This paper focuses on the <i>NUDX1 </i>gene evolution as an example of what knowledge of a gene family can bring to the breeding of roses.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».