Solanum pan-genetics reveals paralogues as contingencies in crop engineering
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pan-genomics and genome-editing technologies are revolutionizing breeding of global crops 1,2 . A transformative opportunity lies in exchanging genotype-to-phenotype knowledge between major crops (that is, those cultivated globally) and indigenous crops (that is, those locally cultivated within a circumscribed area) 3–5 to enhance our food system. However, species-specific genetic variants and their interactions with desirable natural or engineered mutations pose barriers to achieving predictable phenotypic effects, even between related crops 6,7 . Here, by establishing a pan-genome of the crop-rich genus Solanum 8 and integrating functional genomics and pan-genetics, we show that gene duplication and subsequent paralogue diversification are major obstacles to genotype-to-phenotype predictability. Despite broad conservation of gene macrosynteny among chromosome-scale references for 22 species, including 13 indigenous crops, thousands of gene duplications, particularly within key domestication gene families, exhibited dynamic trajectories in sequence, expression and function. By augmenting our pan-genome with African eggplant cultivars 9 and applying quantitative genetics and genome editing, we dissected an intricate history of paralogue evolution affecting fruit size. The loss of a redundant paralogue of the classical fruit size regulator CLAVATA3 ( CLV3 ) 10,11 was compensated by a lineage-specific tandem duplication. Subsequent pseudogenization of the derived copy, followed by a large cultivar-specific deletion, created a single fused CLV3 allele that modulates fruit organ number alongside an enzymatic gene controlling the same trait. Our findings demonstrate that paralogue diversifications over short timescales are underexplored contingencies in trait evolvability. Exposing and navigating these contingencies is crucial for translating genotype-to-phenotype relationships across species.
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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 | 0,001 |
| 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 ».