TaWUS2D regulates the number of grains per spikelet by enhancing the number of fertile ovaries in Multi-Ovary Wheat
Notice bibliographique
Résumé
Innovative genetic improvements in the staple crop Triticum aestivum (bread wheat) are urgently needed to address the growing global food security crisis. Here, we report the map-based cloning of TaWUS2D, the gene responsible for the dominant multi-ovary phenotype in wheat. Multi-ovary lines are characterized by the development of three fertile ovaries per floret that results in three grains, as opposed to wildtype single ovary wheat. We used HiFi long-reads to assemble a 14.48 Gbp genome scaffold assembly in the background of mutli-ovary wheat line MOV. Using high-resolution genetic mapping, combined with additional genomic resources, we defined the Mov-1 locus to a 135 Kbp region containing two genes. Using five independent deletion mutants and eight TILLING mutants, we demonstrate that a functional WUSCHEL-like protein, TaWUS2D, is required for the multi-ovary phenotype. TaWUS2D is upregulated in the MOV genetic background. This research lays the groundwork for developing new approaches to improve wheat production potential and sustainability in the face of current and future global food challenges.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».