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Enregistrement W4401548680 · doi:10.1038/s41588-024-01876-7

Chloroplast and whole-genome sequencing shed light on the evolutionary history and phenotypic diversification of peanuts

2024· article· en· W4401548680 sur OpenAlexaff
Zheng Zheng, Ziqi Sun, Feiyan Qi, Yuanjin Fang, Ke Lin, Stefano Pavan, Bingyan Huang, Wenzhao Dong, Pei Du, Mengdi Tian, Lei Shi, Jing Xu, Suoyi Han, Huan Liu, Qin Li, Zhongxin Zhang, Xiaodong Dai, Lijuan Miao, Ruifang Zhao, Juan Wang, Yan-Lin Liao, Alun Li, Jue Ruan, Chiara Delvento, Riccardo Aiese Cigliano, Chris Maliepaard, Yuling Bai, Richard G. F. Visser, Xinyou Zhang

Notice bibliographique

RevueNature Genetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePeanut Plant Research Studies
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChinese Academy of Agricultural SciencesEuropean Commission
Mots-clésBiologyArachis hypogaeaDomesticationGermplasmGenomeArachisEvolutionary biologyGeneticsBotanyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cultivated peanut (Arachis hypogaea L.) is a widely grown oilseed crop worldwide; however, the events leading to its origin and diversification are not fully understood. Here by combining chloroplast and whole-genome sequence data from a large germplasm collection, we show that the two subspecies of A. hypogaea (hypogaea and fastigiata) likely arose from distinct allopolyploidization and domestication events. Peanut genetic clusters were then differentiated in relation to dissemination routes and breeding efforts. A combination of linkage mapping and genome-wide association studies allowed us to characterize genes and genomic regions related to main peanut morpho-agronomic traits, namely flowering pattern, inner tegument color, growth habit, pod/seed weight and oil content. Together, our findings shed light on the evolutionary history and phenotypic diversification of peanuts and might be of broad interest to plant breeders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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