Unveiling the evolutionary history of lingonberry (<i>Vaccinium vitis-idaea</i> L.) through genome sequencing and assembly of European and North American subspecies
Notice bibliographique
Résumé
Lingonberry (Vaccinium vitis-idaea L.) produces tiny red berries that are tart and nutty in flavor. It grows widely in the circumpolar region, including Scandinavia, northern parts of Eurasia, Alaska, and Canada. Although cultivation is currently limited, the plant has a long history of cultural use among indigenous communities. Given its potential as a food source, genomic resources for lingonberry are significantly lacking. To advance genomic knowledge, the genomes for 2 subspecies of lingonberry (V. vitis-idaea ssp. minus and ssp. vitis-idaea var. 'Red Candy') were sequenced and de novo assembled into contig-level assemblies. The assemblies were scaffolded using the bilberry genome (Vaccinium myrtillus) to generate a chromosome-anchored reference genome consisting of 12 chromosomes each with a total length of 548.07 Mb [contig N50 = 1.17 Mb, BUSCO (C%) = 96.5%] for ssp. vitis-idaea and 518.70 Mb [contig N50 = 1.40 Mb, BUSCO (C%) = 96.9%] for ssp. minus. RNA-seq-based gene annotation identified 27,243 and 25,718 genes on the respective assembly, and transposable element detection methods found that 45.82 and 44.58% of the genome were repeats. Phylogenetic analysis confirmed that lingonberry was most closely related to bilberry and was more closely related to blueberries than cranberries. Estimates of past effective population size suggested a continuous decline over the past 1-3 MYA, possibly due to the impacts of repeated glacial cycles during the Pleistocene leading to frequent population fragmentation. The genomic resource created in this study can be used to identify industry-relevant genes (e.g. anthocyanin production), infer phylogeny, and call sequence-level variants (e.g. SNPs) in future research.
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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 | 0,001 |
| 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 ».