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Enregistrement W4404716635 · doi:10.1093/gigascience/giae084

Construction and analysis of telomere-to-telomere genomes for 2 sweet oranges: Longhuihong and Newhall (<i>Citrus sinensis</i>)

2024· article· en· W4404716635 sur OpenAlexfundno aff
Lin Hong, X. Xu, Lei Yang, Min Wang, Shuang Li, Haijian Yang, Si-Ying Ye, Ling‐Ling Chen, Jia‐Ming Song

Notice bibliographique

RevueGigaScience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésGenomeOrange (colour)Citrus × sinensisBiologyGermplasmGenomicsReference genomeTelomereGeneticsBiotechnologyGeneBotanyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sweet orange (Citrus sinensis Osbeck) is a fruit crop of high nutritional value that is widely consumed around the world. However, its susceptibility to low-temperature stress limits its cultivation and production in regions prone to frost damage, severely impacting the sustainable development of the sweet orange industry. Therefore, developing cold-resistant sweet orange varieties is of great necessity. Traditional hybrid breeding methods are not feasible due to the polyembryonic phenomenon in sweet oranges, necessitating the enhancement of its germplasm through molecular breeding. High-quality reference genomes are valuable for studying crop resistance to biotic and abiotic stresses. However, the lack of genomic resources for cold-resistant sweet orange varieties has hindered the progress in developing such varieties and researching their molecular mechanisms of cold resistance. FINDINGS: This study integrated PacBio HiFi, ONT, Hi-C, and Illumina sequencing data to assemble telomere-to-telomere (T2T) reference genomes for the cold-resistant sweet orange mutant "Longhuihong" (Citrus sinensis [L.] Osb. cv. LHH) and its wild-type counterpart "Newhall" (C. sinensis [L.] Osb. cv. Newhall). Comprehensive evaluations based on multiple criteria revealed that both genomes exhibit high continuity, completeness, and accuracy. The genome sizes were 340.28 Mb and 346.33 Mb, with contig N50 of 39.31 Mb and 36.77 Mb, respectively. In total, 31,456 and 30,021 gene models were annotated in the respective genomes. Leveraging these assembled genomes, comparative genomics analyses were performed, elucidating the evolutionary history of the sweet orange genome. Moreover, the study identified 2,886 structural variants between the 2 genomes, with several SVs located in the upstream, downstream, or intronic regions of homologous genes known to be associated with cold resistance. CONCLUSIONS: The study de novo assembled 2 T2T reference genomes of sweet orange varieties exhibiting different levels of cold tolerance. These genomes serve as valuable foundational resources for genomic research and molecular breeding aimed at enhancing cold tolerance in sweet oranges. Additionally, they expand the existing repository of reference genomes and sequencing data resources for C. sinensis. Moreover, these genomes provide a critical data foundation for comparative genomics analyses across different plant species.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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