Comprehensive genomic and phenotypic analyses reveal the genetic basis of fruit quality in litchi
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Litchi, an economically important fruit crop in Southeast Asia, is renowned for its distinctive flavor and nutrient value, but its genetic diversity and genetic basis underlying fruit quality regulation remain largely unexplored. RESULTS: We re-sequence 276 litchi accessions collected globally and identify 54 million high-quality biallelic SNPs. We then analyze the population structure and reveal four main subgroups within the population. By phenotypic profiling of 21 fruit-quality-related traits, followed with genome-wide association study, we identify a plethora of candidate genes and genomic loci that are responsible for regulating seed and fruit quality traits. In particular, we characterize and experimentally validate an invertase gene, LcSAI, encoding an enzyme catalyzing the conversion of sucrose into reducing sugars, as a key regulator of sugar composition in litchi fruit, affecting the sweetness of litchi fruits. CONCLUSIONS: Our study demonstrates the genetic diversity and population structure of litchi. We delineate the genetic basis of fruit quality through comprehensive genomic analyses and phenotypic profiling. These findings provide valuable resources and knowledge for understanding the genetic basis of fruit quality in litchi, which contribute to the theoretical basis for further genetic improvement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».