Chromosome-level genome assembly of a blood-fleshed peach ‘ZhongHuaXueTao’ provides new insights into fruit flesh color and maturation
Notice bibliographique
Résumé
Peach ( Prunus persica ) is an economically significant Rosaceae fruit. While the genome of the ‘Lovell’ reference has been previously released, genome-level variations remain underexplored. Here, we present a chromosome-level genome assembly of a blood-fleshed peach ‘ZhongHuaXueTao’ (‘ZHXT’), an ancient landrace primarily cultivated in central China. The ‘ZHXT’ genome spans 253.28 Mb with a scaffold N50 of 29.37 Mb. Genome comparison with the ‘Lovell’ reference genome uncovered 385 369 single nucleotide polymorphisms (SNPs), 103 395 insertions, 54 512 deletions, and 6 250 structural variants. Gene family analysis highlighted expansions in transmembrane transporter activity and immune response. RNA-seq analyses demonstrated distinct expression patterns of anthocyanin biosynthesis genes ( PpUFGT-1 , PpANS , PpPAL and PpGST) in ‘ZHXT’ compared with white- and yellow-fleshed peaches. Alignment of 338 peach accessions against the ‘ZHXT’ genome identified 11 513 248 SNPs and 1 539 000 InDels markers. Genome-wide association analysis (GWAS) pinpointed multiple genetic loci and candidate genes for five agronomic traits, including fruit flesh color, fruit shape, flesh color around the stone, fruit mature date, and fruit development period. PpMDL1 , PpCCD4 , and PpGTPase were identified as candidate genes for the blood-fleshed trait, while PpUVR8 and PpNAC5 genes were identified as candidates for the fruit mature date trait. Genotype frequency and expression analysis further confirmed the reliability of these trait loci. In general, these genomic resources will enhance our understanding of genetic diversity and facilitate functional genomics in peach breeding and improvement.
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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 ».