Genetic dissection of fruit quality and ripening traits in melon /
Notice bibliographique
Résumé
El melón (Cucumis melo L.) es un importante cultivo a nivel mundial, con una producción de 31 millones de toneladas durante el año 2016. Aunque tradicionalmente los programas de mejora genética se han focalizado en el comportamiento agronómico del cultivo, la calidad de fruto se ha convertido recientemente en un objetivo principal. La calidad del fruto es un concepto complejo, que incluye diversos caracteres relacionados con la apariencia visual del fruto y su calidad nutricional y organoléptica. Muchos de estos caracteres están asociados a la maduración de fruto, que es el proceso que sufre el fruto para transformarse en un alimento atractivo para promover la dispersión de la semilla. Los frutos son clasificados, en base a su comportamiento durante la maduración, en climatéricos, cuando la hormona vegetal etileno es sintetizada de manera autocatalítica al comienzo del proceso de maduración, y no climatéricos, para los cuales el etileno no tiene un papel importante. El principal objetivo de este trabajo ha sido estudiar las bases genéticas de la calidad y la maduración del fruto en melón. Hemos desarrollado una población de líneas puras recombinantes (RIL) a partir del cruce entre dos variedades élite, "Védrantais", altamente climatérica, y "Piel de Sapo" (PS), no climatérica. La diversidad fenotípica en la calidad de fruto y los caracteres asociados a la maduración, incluyendo la producción de etileno, han sido estudiados en profundidad. Un mapa genético de alta densidad ha sido construido usando variantes obtenidas a través de un experimento de genotyping-by-sequencing. Un experimento de mapeo de QTLs reveló cinco genes mayores y 33 QTLs implicados en la apariencia visual del fruto (color, presencia de suturas, moteado), morfología de fruto, contenido en azúcares y peso de semilla. Un segundo experimento de mapeo de QTLs identificó 14 QTLs implicados en la producción de etileno y otros caracteres asociados a la maduración, como degradación de clorofila o formación de una capa de abscisión. Entre ellos, podemos destacar un QTL mayor, ETHQV8.1, implicado en la producción de etileno que afectó a prácticamente todos los caracteres estudiados, localizado en un intervalo de 500 kb del cromosoma VIII. Para diseccionar genéticamente la maduración del fruto, además de la mencionada población de RILs, estudiamos la línea casi isogénica (NIL) climatérica 8M35, con el fondo genético de PS y una introgresión de la accesión exótica PI 161375. 8M35 porta el QTL ETHQB3.5, delimitado en una región de 5Mb del cromosoma III. Se ha seguido una estrategia de clonaje posicional para el mapeo fino de ETHQB3.5, generando un juego diverso de subNILs. Tras múltiples evaluaciones de diferentes subNILs, determinamos que al menos dos factores genéticos diferentes deben estar implicados en el desencadenamiento de la maduración climatérica en la línea 8M35. Uno de ellos, nombrado ETHQB3.5.1, es responsable de la mayor parte del fenotipo y fue delimitado a una región de 500 kb que contiene 63 genes anotados. Finalmente, dos colecciones de introgresiones recíprocas fueron desarrolladas, utilizando "Védrantais" y PS, ambos como líneas parentales recurrente y donante, respectivamente. Se efectuaron retrocruzamientos recurrentes en las dos direcciones y se realizó una selección asistida por marcadores en cada generación, para seleccionar tanto la introgresión diana como el fondo genético deseado. Las colecciones actuales, que cubren el 95% del genoma de la línea parental donante, están formadas por 38 líneas de introgresión. Hemos realizado un fenotipado preliminar que ha permitido validar algunos de los QTLs mapeados en la población de RILs. Además, dos familias segregantes de líneas de introgresión con el fondo genético de PS se han usado para el mapeo fino de ETHQV8.1, permitiendo reducir la región a un intervalo de 150 kb que contiene 14 genes candidatos.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».