Grape ripening speed slowed down using natural variation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Understanding ripening patterns and governing ripening speed are central aspects of grapevine ( Vitis vinifera ) berry biology owing to the importance of grape ripeness in winemaking. Despite this, the genetic control of ripening is largely unknown. Here, we report a major quantitative trait locus that controls ripening speed, expressed as speed of sugar accumulation. A haplotype originating from the species Vitis riparia halves maximum speed regardless of crop levels and berry sizes. The sequence of events that are normally completed at the onset of ripening in a two-week period known in viticulture as veraison are taking place at a slower speed, thereby attaining ripeness under milder weather conditions in late summer. V. vinifera cultivars show limited phenotypic variation for ripening speed and no selective sweep in the causal genomic region that could derive from domestication or improvement. Closely related species make up for the lack of standing variation, supplying major effect alleles for adapting grape cultivars to climate change. HIGHLIGHT / SIGNIFICANCE STATEMENT Reducing the speed of fruit ripening genetically is a means for adapting the grape berry developmental program to the changing needs of the wine industry and in response to global warming. We identified a haplotype in a wild grape species that slows down the speed of ripening in progenies of Vitis vinifera by limiting the speed of sugar accumulation throughout the duration of ripening, a condition of great importance for winemakers to harvest their grapes at the desired level of technological ripeness.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».