Genetic control of sweetness and acidity in blackberry
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The global blackberry ( Rubus subgenus Rubus ) industry has experienced rapid growth during the past 20 years. Even so, many industry stakeholders report complaints from consumers and grocers stating that blackberries are often too tart or not sweet enough for their palate. Studies have shown that most consumers prefer sweet blackberries with relatively low acidity, but little research has been conducted to understand the genetic control of these traits in Rubus . Methods The objective of this study was to identify quantitative trait loci (QTL) related to sweetness and acidity in autotetraploid blackberry using a genome-wide association study (GWAS). A panel consisting of 301 commercially-available cultivars and University of Arkansas System Division of Agriculture (UA) breeding selections was phenotyped for soluble solids content (SSC), pH, and titratable acidity (TA) from 2019–2021 and genotyped with 65,995 SNPs concentrated in genic regions of the R. argutus reference genome. Results The average SSC, pH, and TA for the blackberry genotypes evaluated in this study were 10.8%, 3.61, and 0.83%, respectively. Soluble solids content had the lowest broad sense entry mean heritability at 61%, while pH and TA had heritabilities of 67% and 70%, respectively. Four SNPs on chromosome Ra02 were significantly associated with SSC, explaining 7.2% of the variance for this trait. An overlapping QTL for pH and TA, comprised of 187 SNPs significantly associated with one or both traits across a 3.7 Mb region, was discovered on chromosome Ra05. Two peak SNPs located at 4,448,123 and 4,448,155 bp on Ra05 explained 13.6% and 11.5% of observed phenotypic variance for pH and TA, respectively. A gene coding for a sucrose binding protein on chromosome Ra02 was identified as a possible candidate gene for SSC. Seven potential candidate genes for fruit acidity were proposed on chromosome Ra05, including homologs of MYB1, PEPC, malate synthase, and ALMT9. Discussion This work provides important insights on the genetic control of sweetness and acidity in fresh-market blackberries. The genotypic and phenotypic datasets reported in this study can be used to develop diagnostic molecular markers and train genomic selection models to expedite selection of new blackberry cultivars with enhanced sweetness and reduced acidity.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».