Untargeted metabolomic genome-wide association study reveals genetic and biochemical insights into polyphenols of apple fruit
Notice bibliographique
Résumé
) is one of the most popular fruits grown and consumed worldwide, contributing to human health with significant amounts of polyphenols and other bioactive compounds, and providing positive impacts to the economy and society. Understanding the diversity and inheritance of health-active compounds in apple can provide novel selection criteria for future breeding and cultivar development, as consumers increasingly prioritize the health benefits of their food choices. We therefore conducted an untargeted metabolomic analysis using ultra-high-performance liquid chromatography-mass spectrometry (UPLC-MS) to investigate thousands of semipolar chemicals, mainly phenolic compounds, in 439 diverse apple accessions, and quantified 2066 features in positive ion mode. To identify key areas of genetic control for apple metabolite abundance, we performed a metabolomic genome-wide association study (mGWAS) on the quantified mass features using ~280 000 single nucleotide polymorphisms (SNPs). The mGWAS revealed >630 significant loci with hotspots for various groups of known and unknown phenolic compounds including flavonols on Chromosome 1, dihydrochalcones on Chromosome 5, and flavanols on Chromosomes 15 and 16. The most significant hotspot on Chromosome 16 included bHLH and C2H2 transcription factors that may play a role in controlling the abundance and complexity of phenolic compounds through regulation of the flavonoid biosynthesis pathway. Our analysis links the apple metabolome with candidate genes and biosynthetic mechanisms and establishes a foundation for marker-assisted breeding and gene editing to improve and modify phenolic compounds in apple for marketability and the benefit of human health.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».