Genetic architecture of phenological, morphological, and phytochemical traits in <i>Cannabis</i> landraces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite its long history of cultivation and diverse applications, Cannabis sativa remains underexplored at the genomic level, particularly in landrace populations that harbor untapped genetic diversity. In this study, we investigated the genetic architecture of 145 Iranian cannabis landrace accessions, including both male and female plants, using 233K common SNPs and genome‐wide association studies. Our analysis revealed three genetically distinct subpopulations shaped by geography, climate, and traditional cultivation practices. We identified 91 significant genomic regions associated with 40 phenological, morphological, and phytochemical traits, including 15 key loci with pleiotropic effects linked to multiple traits, including flowering time, plant architecture, biomass accumulation, and cannabinoid biosynthesis. These findings highlight the complex interplay between developmental and metabolic pathways in cannabis. The high heritability of most traits and rapid linkage disequilibrium decay underscore the potential of these landraces for high‐resolution mapping and genetic improvement. This work provides a valuable genomic resource for marker‐assisted selection, supporting the development of improved cultivars with tailored cannabinoid profiles and agronomic traits.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».