Pan-Genome Analysis Reveals Genetic Diversity and Subgenome Dominance in Cotton
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The pan-genome concept has emerged as a powerful framework for understanding genome variability within a species, providing crucial insights into genetic diversity, adaptation, and evolution in plants. In this study, we review the landscape of cotton ( Gossypium spp.) genomes through the lens of pan-genomics, with a particular focus on the role of polyploidy and subgenome dynamics. We explore the structural evolution of diploid and polyploid cotton genomes, the composition of core and dispensable genes, and the presence of lineage-specific genes and structural variants across cultivars and wild relatives. Our analysis highlights how pan-genome studies have uncovered key agronomically relevant genes absent in reference genomes and revealed extensive gene presence/absence variation (PAV), SNPs, InDels, and CNVs that contribute to trait diversity. We also examine expression bias and subgenome dominance in allopolyploid cotton, revealing regulatory asymmetries that influence fiber development, stress responses, and reproductive traits. A focused case study on Gossypium hirsutum demonstrates the integration of genomic data from diverse accessions and the discovery of elite trait-associated genes. Finally, we discuss the implications of cotton pan-genomics for molecular breeding, biotechnology, and the development of high-yield, stress-tolerant varieties. This review underscores the transformative potential of pan-genome resources in shaping next-generation cotton improvement strategies.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 découle