Genetic Insights into Agronomic and Morphological Traits of Drug-Type Cannabis Revealed by Genome-Wide Association Studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cannabis sativa L., previously concealed by prohibition, is now a versatile and promising plant, thanks to recent legalization, opening doors for medical research and industry growth. However, years of prohibition have left the cannabis research community underdeveloped and lacking knowledge about cannabis genetics and trait inheritance. To bridge this gap, we conducted a comprehensive genome-wide association study (GWAS), using a panel of 176 drug-type cannabis accessions, curated to represent the Canadian legal market. This pioneering GWAS harnessed the power of high-density genotyping-by-sequencing (HD-GBS), resulting in an exhaustive catalog of 800K genetic variants. These variants served as the bedrock for a GWAS designed to dissect the genetic foundations of nine key traits. To identify the most robust markers associated with these traits, two sophisticated statistical methodologies were used (SUPER and BLINK), ultimately identifying 33 markers significantly associated with agronomic and morphological traits. Several identified markers exert a substantial phenotypic impact, guided us to a rich trove of putative candidate genes that reside in high linkage-disequilibrium (LD) with the markers. These markers show great promise for revolutionizing cannabis breeding to meet diverse needs. In doing so, they lay the solid foundation for an innovative cannabis industry poised to reshape the future.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».