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Record W7047019485

Études d’association pangénomique pour l’identification des régions génomiques influençant la qualité nutritionnelle chez le soya canadien

2020· other· fr· W7047019485 on OpenAlexaffabout

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsDow Chemical (Canada)
Fundersnot available
KeywordsMilk productsFood intakeFood consumption
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le soya est une source importante de protéines, d'huile, de glucides, ainsi que d'autres nutriments bénéfiques, tels que des éléments minéraux. Une fonction majeure des protéines dans la nutrition est de fournir des quantités adéquates d'acides aminés. Bien qu’ils soient essentiels pour la santé humaine et la nutrition animale, les acides aminés soufrés que sont la cystéine (Cys) et la méthionine (Met) sont souvent en concentration limitée et le déterminisme génétique de leur teneur dans la graine de soya est mal caractérisé. Un autre facteur non moins important pour la qualité nutritionnelle du soya est sa teneur en éléments minéraux, laquelle affecte les caractéristiques d'utilisation finale des fractions d'huile et de protéines ainsi que la qualité des semences (germination, vigueur des jeunes plantules). Malheureusement, très peu d’attention a été portée sur les variétés canadiennes de soya en ce qui a trait à leur teneur en acides aminés soufrés ainsi qu’en éléments minéraux. L’amélioration génétique est l’une des voies les plus efficientes et économiques pour contribuer à une alimentation saine et nutritive, laquelle apporte au consommateur la quantité de nutriments nécessaires à une bonne santé. Pour que puisse se pratiquer une sélection en faveur d’une qualité nutritionnelle accrue, il faut idéalement identifier les déterminants génétiques de la teneur en divers nutriments et développer des marqueurs facilitant cette sélection. Présentement, les analyses d’association pangénomique (GWAS en anglais) constituent l’approche la plus puissante pour déterminer l’assise génétique d’un caractère. Dans les cas les plus favorables, non seulement ces analyses permettent-elles d’identifier des régions génomiques qui contrôlent en tout ou en partie les caractères étudiés, mais elles peuvent même permettre d’identifier des gènes candidats qui jouent un rôle direct dans ce déterminisme. Dans le cadre de cette thèse, nous avons souhaité déterminer l’assise génétique de composantes clés de la valeur nutritive du soya, soit la teneur en acides aminés soufrés (Cys/Met) et en quatre éléments minéraux majeurs (Ca, K, P et S). Dans les deux cas, des analyses d’association pangénomique ont été réalisées sur une collection de 137 lignées représentatives de la diversité génétique rencontrée au sein du soya canadien à maturité hâtive. Dans le premier volet, les teneurs en Cys et en Met ont été mesurées par spectroscopie proche infrarouge (NIR) sur des graines produites dans cinq environnements au total. Des données génotypiques pour 2,2 M de polymorphismes mononucléotidiques (SNP) ont été exploitées pour réaliser une analyse d’association. Dans une première phase de découverte, nous avons réussi à identifier un total de dix régions génomiques (QTL) en nous appuyons sur les phénotypes rencontrés dans deux environnements. Afin d’assurer la fiabilité ainsi que la reproductibilité de ces QTL, nous avons validé une forte majorité de ces QTL dans trois environnements additionnels. Ces QTL, dont la plupart sont inédits, nous ont permis d’identifier deux gènes candidats fort prometteurs codant pour des protéines impliquées dans la synthèse de la cystéine. Dans le deuxième volet, les teneurs en éléments minéraux ont été mesurées chez les 137 lignées à l’aide d’un spectromètre de fluorescence à rayons X (XRF) sur des grains récoltés dans cinq environnements. Les analyses d’association ont été réalisées avec le même jeu de données génotypiques (2,2 M de SNP) que dans le volet précédant. Huit QTL significativement associés à la teneur en Ca, K, P et S ont été identifiés de manière robuste à l’aide d’au moins deux modèles statistiques différents (sur les trois employés). La reproductibilité de ces QTL dans trois environnements additionnels a fait l’objet d’une seconde analyse pour des fins de validation. Une forte reproductibilité de l’effet de ces régions génomiques sur ces phénotypes a été observée par la validation de sept QTL sur huit. Trois gènes candidats ont été identifié impliqués soit dans le transport ou l’assimilation de ces éléments minéraux. Par rapport aux études précédentes, la forte densité de marqueurs utilisés dans cette étude a contribué à la détection reproductible de plusieurs nouveaux loci associés à la teneur en acides aminés soufrés ou en éléments minéraux. De plus, cela a rendu possible l’identification de gènes candidats prometteurs. Les marqueurs et les gènes identifiés dans cette étude seront utiles pour l'amélioration génétique du soya à travers la sélection génétique assistée par marqueur.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.984
Threshold uncertainty score0.032

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.200
Teacher spread0.189 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2020
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