Structural Variations Drive Phenotypic Divergence in Upland and Pima Cotton
Notice bibliographique
Résumé
Structural variations (SVs) are major genomic alterations that contribute to species diversity and phenotypic differentiation. In this review, we explored how SVs drive the phenotypic divergence between Upland cotton ( Gossypium hirsutum ) and Pima cotton ( Gossypium barbadense ), two economically significant species with distinct fiber characteristics. We first summarized advances in sequencing technologies that facilitate the detection and characterization of SVs and analyzed their types, frequency, and lineage-specific patterns across cotton genomes. We then discussed the functional impact of SVs on gene expression, dosage, and regulation, emphasizing their role in modifying fiber traits, stress tolerance, yield, and plant architecture. Mechanistic insights revealed that transposable elements, homologous recombination, and epigenetic modifications are key forces shaping SV formation and genome plasticity. A case study on a major inversion on chromosome A07 further demonstrated how SVs influence fiber quality and provide new opportunities for marker-assisted selection. Finally, we highlighted the integration of SV data into breeding and genome-editing programs to enhance cotton improvement. This review underscores the central role of structural variations in cotton evolution and breeding innovation, offering a genomic foundation for future research on trait diversification and molecular breeding strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».