Comparative analysis of butternut (Juglans cinerea) and Japanese walnut (Juglans ailantifolia) chloroplast genomes
Notice bibliographique
Résumé
Juglans cinerea L. (2n = 16), commonly known as butternut, is a diploid species native to the eastern forests of the United States and Canada. It plays a crucial ecological role as a food source for wildlife and is traditionally used as a medicine by tribal communities. Butternut populations have severely declined over 50 years due to butternut canker disease (BCD). The ability of butternut to hybridize with Japanese walnut, which exhibits resistance to BCD, complicates hybrid identification based on morphological traits alone. In this study, we assembled the chloroplast genome of butternut using next-generation sequencing, resulting in a genome size of 160,289 bp. The genome comprises 112 genes, including 78 protein-coding genes, 30 tRNA genes, and four rRNA genes, with a GC content of 36%. Comparative analysis revealed 1,156 SNPs, including 500 species-specific SNPs between 13 butternut and 6 Japanese walnut accessions. Of these, 367 SNPs were in coding regions, 32 of which exhibited unique variations causing codon and amino acid changes between the two species. We developed and validated 12 species-specific CAPS markers in matK and ycf1 genes for assessing the genetic background of Juglans species. The ycf1 gene displayed the highest variability, harboring 37 unique SNPs, many resulting in non-synonymous mutations. The newly sequenced chloroplast genome of J. cinerea and the identified SNP resources provide valuable genetic tools for characterizing butternut’s genetic diversity and distinguishing it from Japanese walnut. These findings enhance our understanding of Juglans species and contribute significantly to plant genetics and genomics by comprehensively analyzing chloroplast genomes and SNP variation, addressing a critical gap in previous studies.
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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 | 0,000 | 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 ».