Population-wide DNA methylation polymorphisms at single-nucleotide resolution in 207 cotton accessions reveal epigenomic contributions to complex traits
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Notice bibliographique
Résumé
DNA methylation plays multiple regulatory roles in crop development. However, the relationships of methylation polymorphisms with genetic polymorphisms, gene expression, and phenotypic variation in natural crop populations remain largely unknown. Here, we surveyed high-quality methylomes, transcriptomes, and genomes obtained from the 20-days-post-anthesis (DPA) cotton fibers of 207 accessions and extended the classical framework of population genetics to epigenetics. Over 287 million single methylation polymorphisms (SMPs) were identified, 100 times more than the number of single nucleotide polymorphisms (SNPs). These SMPs were significantly enriched in intragenic regions while depleted in transposable elements. Association analysis further identified a total of 5,426,782 cis-methylation quantitative trait loci (cis-meQTLs), 5078 cis-expression quantitative trait methylation (cis-eQTMs), and 9157 expression quantitative trait loci (eQTLs). Notably, 36.39% of cis-eQTM genes were not associated with genetic variation, indicating that a large number of SMPs associated with gene expression variation are independent of SNPs. In addition, out of the 1715 epigenetic loci associated with yield and fiber quality traits, only 36 (2.10%) were shared with genome-wide association study (GWAS) loci. The construction of multi-omics regulatory networks revealed 43 cis-eQTM genes potentially involved in fiber development, which cannot be identified by GWAS alone. Among these genes, the role of one encoding CBL-interacting protein kinase 10 in fiber length regulation was successfully validated through gene editing. Taken together, our findings prove that DNA methylation data can serve as an additional resource for breeding purposes and can offer opportunities to enhance and expedite the crop improvement process.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle