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Enregistrement W4411729311 · doi:10.1101/2025.06.24.660289

Agropyron cristatum genome provides a new insight for wheat improvement with wild relatives

2025· preprint· en· W4411729311 sur OpenAlexaff
Shenghui Zhou, Wenjing Yang, Haiming Han, Peng Zhou, Baojin Guo, Jinpeng Zhang, Bing Han, Xuezhong Liang, Yida Lin, Yuan Deng, Bin Liu, Xinming Yang, Yuqing Lu, Jisen Zhang, Ping Yang, Keke Yi, Yunbi Xu, Zhiyong Liu, Nils Stein, Qiang He, Hong‐Qing Ling, Lihui Li

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensInstitute of Genetics
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChinese Academy of Agricultural SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAgropyron cristatumAgropyronGenomeBiologyGeneticsEvolutionary biologyAgronomyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exploring novel genetic variation for target traits is crucial for advancing wheat breeding and genetic improvement. Since 1990, we have been transferring genes from Agropyron cristatum, a promising wild relative genetic resource featuring robust spike morphology and stress tolerance, into common wheat by distant hybridization. To efficiently harness A. cristatum genes, we de novo assembled a 25.62-Gb high-quality genome of an autotetraploid accession Z559 with 28 chromosomes, and uncovered its specific genome features and an extensive repertoire of genes associated with yield and resistance to abiotic and biotic stresses. We systematically characterized A. cristatum genome introgressions by resequencing 431 wheat-A. cristatum derivatives and cloned the gene AcGNS1, which functions in the regulation of grain number per spike in wheat. Subsequently, we developed an optimized genome-selection model for wheat-A. cristatum breeding derivatives, enabling the rapid selection of new potential varieties. These findings demonstrate a genomic breeding strategy for leveraging novel genetic resources of wild relatives and advancing wheat improvement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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