Integrative Omics reveals genetic basis and TaMYB7-A1’s function in wheat WUE and drought resilience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Improving water use efficiency (WUE) and drought resistance in wheat is critical for ensuring global food security under changing climate conditions. Here, we integrated multi-omic data, including population-scale phenotyping, transcriptomics, and genomics, to dissect the genetic and molecular mechanisms underlying WUE and drought resilience in wheat. Genome-wide association studies (GWAS) revealed 8,135 SNPs associated with WUE-related traits, identifying 258 conditional and non-conditional QTLs, many of which co-localized with known drought-resistance genes. Pan-transcriptome analysis uncovered tissue-specific expression patterns, core and unique gene functions, and dynamic sub-genomic biases in response to drought. eQTL mapping pinpointed 146,966 regulatory loci, including condition-specific hotspots enriched for genes involved in water regulation, osmoregulation, and photosynthesis. Integration of Weighted gene co-expression network analysis (WGCNA), Summary-data-based Mendelian Randomization (SMR) and GWAS, eQTLs identified 207 candidate causal genes as key regulators for WUE-related traits in wheat, such as TaMYB7-A1. Functional analyses found that TaMYB7-A1 enhances drought tolerance by promoting root growth, reducing oxidative stress, and improving osmotic regulation, enabling better water access and survival under stress. It also increases photosynthesis efficiency and WUE, boosting yield under drought without compromising performance in well-watered conditions, making it ideal target for breeding. Our findings provide a comprehensive omic framework for understanding the genetic architecture of WUE and drought resistance, offering valuable targets for breeding resilient wheat varieties.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».