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Enregistrement W4412671693 · doi:10.1186/s12864-025-11796-3

GWAS combined with transcriptomics revealed key regulatory genes for inflorescence traits and fruit set rate in Litchi (Litchi chinensis Sonn.)

2025· article· en· W4412671693 sur OpenAlexaff
Fachao Shi, Kan Huang, Yonghua Jiang, Hailun Liu, Yingjie Wen

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésInflorescenceBiologyTranscriptomeGermplasmBotanyGeneGenome-wide association studyGeneticsHorticultureSingle-nucleotide polymorphismGenotypeGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As an important tropical and subtropical fruit, litchi's inflorescence size and the number of florets per inflorescence are crucial factors affecting fruit set rate and yield. This study extensively collected a total of 219 litchi germplasm resources, including those from China and 11 other countries worldwide, systematically evaluating eight core phenotypic traits: inflorescence length (IL), inflorescence width (IW), number of secondary lateral inflorescences (NSLI), number of inflorescence internodes (NII), base to main axis length (BMAL), inverted 5th internode length (I5IL), number of female flowers per inflorescence (NFFI), and fertilization rate (FR). The research findings indicated significant correlations between these agronomic traits and fruit set rate, particularly with high fruit set rate litchi varieties showing notably lower trait expressions in IL, NSLI, NFFI, and NII compared to low fruit set rate varieties. Furthermore, through genome-wide association studies (GWAS), significant SNP loci were successfully identified for the two key traits, NSLI and NFFI, while other traits did not show significant associations. Transcriptome results revealed that differentially expressed genes between two typical inflorescence litchi varieties were mainly enriched in molecular function categories such as catalytic activity and transferase activity, affecting metabolic pathways and secondary metabolite synthesis. Joint analysis of GWAS and transcriptomics suggested that the NSLI-associated gene LITCHI016073 (UBP1-associated proteins) might regulate inflorescence development by influencing gibberellin signaling, while NFFI -associated genes LITCHI019855 (Solute carrier family), LITCHI011125 (SEC3A), LITCHI025977 (Acid phosphatase), and LITCHI023264 (Enolase) affected the development and number of female florets. The functions of these genes were further validated by transcriptome results. qRT-PCR analysis showed that in the Houxian variety (dense inflorescence), the expression levels of LITCHI016073, LITCHI011125, LITCHI025977, and LITCHI023264 during the three critical flowering stages were significantly higher than those in the Edanli variety, while the expression level of the LITCHI019855 gene was significantly lower, strongly demonstrating the important roles of these genes in inflorescence development and fruit set rate regulation. By employing large-scale sample analysis and multi-omics technologies, this study systematically unraveled the intrinsic relationships between litchi inflorescence traits and fruit set rate, providing a solid scientific basis and novel insights for litchi breeding practices.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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