基因组广泛协会在世界馆藏上的农艺和种子特征研究（Panicum Miliaceum.（法律）

背景

气候危机威胁着全世界农作物生产的可持续性。作物多样化可能会提高粮食安全，同时降低气候变化的负面影响。Proso millet（Panicum milaceum.L.）是一种次要谷物作物，其占多样化和适应不同环境条件的潜力。在这项研究中，我们组装了由88个品种和体力成分组成的Proso Mill系列，以研究其种子特征的基因组和表型多样性，并鉴定标记性关联（MTA）。

结果

限制性位点相关的DNA片段的测序产生了494万读数和2,412个高质量的单核苷酸多态性（SNP）。SNP用于研究收集中的多样性，并进行基因组宽协会研究（GWAS）。基因型多样性分析分离源自西欧，东亚和美洲的南亚，亚洲，西亚，西亚和非洲的加入。贝叶斯结构分析报告了四个神秘的遗传群，表明车站脱俗的含量较为巨大的混合物，并且大多数改进的Proso Mill材料与地形分开聚集。该系列对种子特征高度多样化，颜色从白色变化到深棕色和宽度为1.8至2.6毫米。用于种子形态特性的GWAS研究确定了10微米。此外，我们确定了三个MTA用于以前在收集上测量的农艺性状。

结论

使用基因组学和自动化种子表型，我们阐明了全球小米集合中的系统发育关系和种子多样性。总体而言，我们确定了13个MTA，用于关键农艺和种子特征，表明存在具有在ProSo育种计划中申请潜力的等位基因的存在。

小米是最早的经济上重要的驯养作物中[1那2]仍然是半干旱热带的重要主食，特别是针对种植主要食物作物所需的投入有限的小农农民[3.］．术语“小米”是基于其生产和使用的广泛定义;然而，它们是具有不同起源和分类物种的异种物种。由于传统农业的产生潜力有限，小米已经收到了吐温的育种关注[4.]. 然而，谷子是最有前途的被忽视和未充分利用的作物之一，如果适当的价格化，可能会改善粮食安全和营养质量[5.那6.］．到目前为止，研究努力主要集中在珍珠米上（Pennisetum blaucum.）和狐尾米勒（Setaria Italica.)二者均建立了国际半干旱热带作物研究所（ICRISAT）的种质资源和完整的基因组序列[7.那8.］．其他小米物种具有有限的资源，直到最近被现代研究方法忽视。

Proso millet（Panicum Miliaceum.是二倍体（2n） = 36）一年生草本植物，生长于欧亚大陆、大洋洲、北美，在非洲更为罕见。它对不同环境条件有很好的适应性，对降雨量要求低，主要在干旱气候条件下种植[9.]，并且具有大约12周的短候循环，使其成为多重旋转的良好资源[10］．在许多农产病学中，Proso Mill主要用作牲畜饲料，但潜在作为乙醇的来源，作为食物谷物[11］．实际上，Proso Millet面粉富含蛋白质，维生素，矿物质和微量营养素，包括铁，锌，铜和锰[12］．它的谷物比小麦富含必需氨基酸[13]. 然而，尽管proso对健康有益，营养成分宝贵，但将其融入食品工业所需的知识仍有很大差距[14］．

谷子在形态特征上表现出高度的变异性[15那16］．早期研究将Proso Millet Germplasm分为五场比赛，基于穗形态：米纳瓜那patentissimum那挛缩那紧统，和ovatum.[17]. 最近的研究基于形态农艺性状评估了谷子的多样性，显示出很高的育种潜力[9.]和对温度和干旱胁迫的高弹性[18]. 谷子种质的分子多样性研究有限，很少采用下一代测序技术：谷子遗传多样性的研究主要依赖于RAPD技术[19]，AFLP [20]和SSR标记[21]. 虽然这些标记中的一些可以支持标记辅助育种[22]，基于NGS的标记现在可以用有限的成本和努力来显著增加任何种质收集的分子特征的定义[23］．NGS为基因分型铺平了道路，测序方法旨在从头鉴定单核苷酸多态性(SNPs)，加速了NUCs的鉴定。近年来，NGS技术已被应用于谷子等位基因库的表征，包括基因组广泛多样性的研究[24]基因表达特征[25]更进一步的遗传方法来识别数量性状位点（QTL）和标记性状关联（MTA）[26］．最近发表的Proso序列和染色体组装[27那28]将这个物种投射到现代基因组学中，揭示了基因挖掘的巨大潜力[29甚至大规模基因分型应用，包括基因组宽协会研究（GWAS）。大规模的GWAS研究依赖于NGS数据有可能通过将异常的等位基因变化带入主流研究来加速NUC育种[30］．

基因分型技术的开发是通过靶向制备种质收集的综合和精确表征数据的表型方法补充。这些方法包括自动化表型，可用于用高精度复杂性格的农艺相关性，包括根特征[31]，水果特征[32]和种子特征[33］．然后可以将任何这些特征与SNP数据组合以识别支然兴趣基因组的MTA [34]从而将它们的相关性投射到育种决策中。例如，种子性状与产量表现有关，可以作为繁殖更理想品种的替代品[35那36]. 这些方法可应用于未开发的NUC等位基因多样性集合，加速新品种的开发[37那38]. 事实上，GWAS以前已经应用于其他谷子，增强了对基因型变异及其与表型关系的理解[7.那39那40］．

在这项研究中，我们在世界收藏中表征了遗传多样性和种子特质多样性P粟粒这是高度多样化的农艺性状[18］．我们利用这些信息描述了种子的多样性，并进行了GWAS，鉴定了13个与种子和农艺性状相关的mta。我们的研究结果支持NGS技术和自动表型技术在支持NUCs育种方面的潜力。

核心种质的选择和表型多样性

88份核心种质是从一个较大的普通谷子种质中挑选出来的，代表了不同的地理起源和良好的田间表现。核心种质来自以下大陆：东欧23份，西亚16份，东亚14份，美洲12份，南亚6份，西欧8份，非洲5份，大洋洲4份。其中地方品种45份，品种16份，野生型2份，鉴定为育种材料1份。关于遗传物质的全部信息在附加文件中提供1：表S1。核心集合以前的特点是其农艺表现[18］．

我们选择了对每次加入相同收获的健康种子，我们在种子措施中进行了自动表型，包括种子长度（SL，MM），种子宽度（SW，IN mM），种子周长（SP，MM），种子周边长度（SPL，IN mm），种子长度宽度（SLW，MM），种子长度为宽比（SLWR），种子圆形（SC）和种子颜色（RGB）。我们发现对分析的所有种子特征的广泛变化（表1). 表型频率的分布基本正常（图。1A） ，即使SLWR、RGB和SC由于种子形状在集合中的不均匀分布而显示出过度峰度（附加文件）2：图S1）。在所有测量的性状中进行相关分析。正如预期的那样，大多数种子尺寸的性状高度相关，但种子尺寸和颜色之间没有观察到相关性（图。1b）。当种子特征与先前在收集上测量的农艺性状相关时[18[我们鉴定了SW，SWT和干生物量（DB）和谷物产量（GY）之间的显着正相关，这意味着具有较大种子的屈服率高（图。1B） 是的。方差分析（ANOVA）结果表明，美洲材料的SW最大，SLW和SLWR显著降低；所有这些材料都是改良材料（附加文件）2：图S2）。SW据报道，西亚的种子加入显着较小，大部分都是Landrace材料。基于种子颜色的可见差异，该收集可分为五组：52（59.09％）黄色，15（17.04％）白色/灰色，7（7.95％）绿色，7（7.95％）橙色/红色，和7（7.95％）黑色。扫描图片中的RGB值证实了较轻的较轻种子种子，西部和南亚与其余的RGB值具有明显不同的RGB值（附加文件2：图S2）。

对种子和农艺性状进行了主要成分分析（PCA），以验证核心集合中的任何结构的存在。PC1和PC2分别解释了25％和19％的表型方差，并且没有任何与地理出现相关的分组（图。2大多数地方品种和改良材料几乎没有重叠(附加文件2：图S3A和S4）。与PC1最多相关的变量分别是SLP，SP，SW（分别为0.24,0.35和0.44）和负面的SLW，而PC2主要由SLP和SL（分别为0.15和0.46），并通过pH负面贡献（附加文件2：图S5）。

测序和基因型多样性

从核心收集的幼苗中提取DNA，并用Illumina技术测序。测序共产生494.2米的原料读数，其中0.67％在适配器移除和质量修剪步骤期间掉落。每个样本的保留读数的平均值约为5.14米。读取与Proso小米参考基因组对齐，获得高比例的映射读取（附加文件1：表S2）。SNP调用导致4907个优质标记分布在所有染色体上，经过严格筛选后，这些标记进一步减少到2412个优质SNP，以提高等位基因调用的可靠性。从一组高质量的SNPs得到的系统发育树可以分为两个主要的簇（以下称为簇I和簇II）（图。2b）。集群我将来自东亚，美洲和大洋洲的样本分组。Cluster II将广大院长的大部分加入来自西亚，南亚和非洲。来自东欧和西欧的进入在两个集群之间相当分布。当我们与遗传物质类型的原产地的信息进行比较时，大多数改进的进程分组到集群I中，除了东欧的三种载体（附加文件）2：图S3B）。被指定为未知的申报几乎总是与两个集群中的背板紧紧地聚集;大多数都被分组在集群II中。在群集II中聚集的两个野生access（附加文件2：图S3B）。

为了更好地观察个体间的遗传关系，我们对分子数据进行了主成分分析（PCA）。2C;额外的文件2：图S3C）。第一个和第二个PCs分别占方差的11.83%和8.27%，报告了数据集中的地理结构，特别是来自东欧、美洲和东亚的材料，这三个PCs几乎没有重叠（补充文件）2：图S6）。来自南亚和西亚的样本一直被分组（图。2C）。贝叶斯结构分析表明，收集中存在的最可能数量的K遗传簇为4（图。3.)．总体而言，结果表明，加入有各种混合物。西亚，美洲，南亚和西欧的进入各个地区的背景混合。大洋洲样品的背景类似于西亚，非洲进程没有显示出混合物，在东欧和西亚的一些途中观察了类似的遗传背景（图。3.)．

种子和农艺性状的全基因组关联

结合表型数据和SNP数据进行GWAS（附加文件）1:表S3)。结果表明，13个mta超过多重检验校正显著性阈值，10个mta超过种子相关性状，3个mta超过农艺性状。SP在6号染色体(Chr)和8号染色体(Chr)上分别鉴定出43.4 Mb和22.4 Mb的mta。在Chr 4和Chr 11上为SW发现了两个mta，分别为10.5 Mb和11.1 Mb。两个用于SL的mta在Chr 8上为31.6 Mb，在Chr 13上为26.2 Mb。另外两个mta在Chr 5上为SLWR映射为44.08 Mb，在Chr 6上为43.5 Mb。RGB与两个mta相关联，在Chr 1上为54.1 Mb，在Chr 8上为372 Mb。对于PH，我们在5号染色体上发现了两个MTA，分别为35.9 Mb和40.1 Mb。LN在Chr 16上发现了一个MTA，为1.03 Mb(表2; 图。4.；额外的文件2：图S7）。LN、RGB和SP的MTA具有最高的显著性（表1）2)．mta对PH的影响最大，分别为9.6 cm和7.89 cm。

在这项研究中，我们组装了来自八个世界地区的88个ProSo小米的集合，以将他们的农艺和种子特征与GWAs的遗传多样性相结合。我们发现了具有一些特征的高变异和强大的信号，支持使用基因组学和表型筛选来快速检测MTA，以加速NUCS育种。

为了我们的表型特征，我们关注种子大小、形状和颜色的数量性状。这些性状具有很高的育种相关性，因为它们反映了超过种子形态的遗传、生理和生态变异[41那42］．实际上，种子形态可以影响萌发生理学，营养质量和产量[43那44]. 种子性状可能与成株性状有关，成株性状在作物生命周期和环境适应性中起着重要作用，是产量潜力的组成部分[45那46那47］．产量组分是繁殖努力的有价值的目标，特别是对于遗传改善故事有限的NUC。定位这些特征提供了几个优点，包括它们通常具有比产量更简单的遗传测定的事实，更容易测量，受环境的影响较小，导致更高的遗传性[48］．这些功能使这些特征有价值的标记辅助选择目标。最后，由于自动化方法的可用性，种子特征易于表型，使得大量出位收集的表征可以在不需要现场实验[49］．开放领域的表型受影响基因型表现的环境因素的影响，使GWA更具挑战性。例如，Proso Mill中的花序和尖峰数的大小受到光周期的高度影响，短期诱导减少了两种特征的[50］．虽然量化环境效应是育种的有价值的工具，但种子的成像的表型可以提供优先级遗传物质的关键信息。实际上，先前已在包括稻米的其他谷物中鉴定出与晶粒尺寸相关的基因组区域[51]玉米[52] 小麦 [53]，还有大麦[54］．

使用NGS的核心系列的基因分型使我们能够开发一种高质量的基因组宽SNP，脱落在全球Proso Mill中的系统发育关系上。很少有地体集聚集在改进的材料中，提出了对它们衍生的传统品种的最小偏离偏离。根据其基因型多样性分组acade（图。2C;额外的文件2：图S3C）基于其表型多样性，不对应任何清晰分组的摘要（图。2一种;额外的文件2：图S3A）。尽管如此，在proso谷子收集报告的表型和分子多样性表明在未来的育种计划中有很高的潜力。我们的结果表明，东亚（中国、韩国、日本和台湾）的材料与西亚（阿富汗、伊朗、伊拉克、吉尔吉斯斯坦和哈萨克斯坦）和南亚（印度和尼泊尔）的材料不同（图。2b）。这一发现对应于以前的研究报告来自亚洲的波斯诺小米中的两个主要群体：一个集团在内的东部亚洲国家，包括中国，包括西亚洲国家在内的另一组[55］．虽然繁殖材料经常在国家之间交换，但实地性地区不太可能转移巨大的地理距离。他们与特定地点的历史关系可能会及时延迟数百甚至千年[56那57]，可以重建由过去过程产生的分化。关于粟的起源和传播，可以提出两个假说；一种是（1）在中国的单一起源中心，然后向西传播，普罗索在到达东欧之前到达中亚；另一种是（2）多个驯化中心[55］．众所周知，在BC三千年千禧年之后，内部亚洲山路走廊的迁移可能导致几种谷物的蔓延，包括Proso Millet [58]. 我们的基因组学数据支持这一假设，将西亚种质与欧洲种质分为第二类，尽管需要更多考虑更广泛种质收集的研究来全面揭示谷子的进化历史。

GWA提供QQ图报告的良好模型适合支持的强大关联信号（附加文件2：补充S8）。以前为Proso Mill开发的遗传地图是破裂的，并且在染色体中没有组装[26]限制了我们的mta与先前结果的共映射的可能性。然而，我们报告的关联的强度和程度暗示了mta与proso谷子遗传改良的相关性。大多数加入(~ 76%）的种子有较浅的阴影。GWAS结果显示，在chr1和chr8上分别有两个RGB的mta，分别为54.1mb和37.8mb。以前的研究表明，小杂粮种子颜色的差异可能是由于谷壳中的单宁成分造成的，普罗索谷子种子颜色较深，单宁含量最高[59那60］．单宁是具有高抗氧化潜力的酚类化合物[61那62]这意味着颜色较深的种子可能具有更好的营养成分。不管怎样，消费者通常更喜欢黄色谷物[63]，这反映在我们的收藏中这种颜色的流行上。有趣的是，谷子种皮颜色与种子发芽率和生活力有关[64那65]，表明该研究未考虑其他重要性状的多效性。

自然选择有利于野生亲属的圆形和小尺寸，但繁殖一直专注于增加种子大小[66］．我们确定了八种MTA用于种子尺寸Traits SP，SL，SW和SLWR。我们发现这些种子尺寸特征之间的正相关（图。1b）为这些特征观察到的MTA中的有限重叠。我们在CHR 8,9.17 MB分开的SP和SL上的同一染色体上发现了MTA，SP和SP和SP和SLWR ON CHR 6，0.14 MB分开，表明存在控制这些性状的链接基因组基因座。除Proso以外的小米中，基因组的研究已经确定了种子尺寸特征的QTL，包括谷物产量和种子重量的CHR 4，5 [67] Chr 1,2,3,6,7 [68] Chr 2,3,6,8,9 [69]和Chr 3,4,5 [70］．种子长度，宽度和周长方面的晶粒尺寸对种子重量直接影响，因此谷物产量;我们发现SP，SW与种子重量的正相关（SWT）（图。1B） 但没有重叠的MTA。在显著相关的单核苷酸多态性中，我们在chr6和chr8上鉴定了4个粒径性状的mta。在谷子中，chr6和chr8上的信号与千粒重（TGW）和产量（GY）等粒重性状有关[69那71］．

我们发现LN具有pH，GY和DB的正相关（图。1B)和一个MTA对Chr 16，估计影响1.1额外叶LN。叶片性状的QTL已广泛应用于其他作物，包括Triticum aestivum.[72]，Elaeis Guineensis.[73]以及Hordeum Vulgare.[74]作为改善植物架构的门户。我们收藏中的植物高度是非常多样化的，范围为30到100厘米[75］．pH的育种至关重要，因为这种特性与繁殖，种子质量，产量和成熟度强烈相关[76］．在本研究中，我们发现两个MP，位于CHR 5的pH值，分开4.15 MB，并解释了特征的大变化（表2)．谷子的株高曾在谷子的5 Chr (Setaria Italica.) [70那77那78]，其基因组对其他小小米的可转移性估计> 85％的可转移性[6.］．叶数在植物的光合能力中起着直接作用，因此有助于收益[79那80］．

我们的表征揭示了Proso Millet种质中的种子和分子特征的广泛多样性，这是一种有价值的资源来加速本物种的繁殖。虽然本研究中使用的人口的大小很小，但是即使在实现严格的多次测试校正之后，我们也识别出显着的MTA。进一步的研究可以专注于较大的收集和多年的表型实验，以增加这里报告的表征的深度。关于Millet上可用的基因组学工具的信息层的积累将进一步提高我们的结果的可利用性。这包括开发可容易地用于支持在育种中的标记辅助选择的KMPETITIVE等位基因特异性PCR（KASP）。为Proso Millet MTA开发的Kasp可以用于筛选大小米集合中这些基因座的存在。随着更多信息将可用，分子研究可以专注于MTA的验证，以了解营养种子的分子机制和农艺性状。目前，我们的成果报告了ProSo Mill植物遗传资源中繁殖的高潜力，支持使用NGS和自动表型以推动该NUC的育种努力。

核心藏品选择

300年的种子P粟粒（L.）加入从美国农业部（USDA）种质银行获得。收集样品没有必要特殊权限。2016年，全收集播种为种子乘法和筛选在San Piero A Grado，Pisa，意大利（43.6797°N，10.3468°E），使用50cm分开的植物，以避免交叉授粉。核心集合从完整的集合中得出，以便得到的样本池将总结世界ProSo Mill多样性。从USDA获得每个加入的护照数据。优先考虑具有i）已知的地理原产地，ii）Passport数据中的至少部分信息，iii）在2016年的放大现场实验期间显示的良好表现。根据这些标准，核心收集为88种附加标准被选中以进行种子表型和基因分型（附加文件1：表S1）。样品的正式鉴定由通讯作者进行。未存放凭证样本。

种子表型

每次加入的十五种健康种子选自2016年收获种子表型。种子被安排在纸板框架内并放置在EPSON完美3170照片图像扫描仪的扫描表面上。在3200DPI扫描图像并使用数字图像分析软件SmartGrain进行分析[81］．在软件指南之后，在每次加入时手动策划种子检测。根据图像定义设置的比例，并且种子表征以批次运行。对于每次加入的15种种子中的每一个，程序测量种子周长（SP，MM），种子周长长度（SPL，IN mM），种子长度（SL，MM），种子宽度（SW，IN MM），种子长度宽度（SLW，MM），种子长度为宽比（SLWR）和种子圆形（SC）。使用imagej软件版本1.52a测量种子颜色（RGB）索引[82］．该软件批量运行，以计算为每个扫描图像中的每个像素发出的红色，绿色，蓝色（RGB）光量。随着表型室是恒定的，RGB的任何差异都归因于种子颜色的差异。得到的RGB值用作表型测量。

在以前的实验中，在意大利（40°58'n，14°14'e）和农艺性状的农业研究所种植了相同的ProSo access，并记录了农艺性状：这些包括植物身高（pH，cm），叶子数（LN），基底分蘖数（BT），种子产量（SY，KG HA）^-1），谷物产量（GY，KG HA^-1），干生物量（DB，KG HA^-1），收获指数（HI，谷物/生物质）和种子重量（SWT，G / 100）。完整细节在[18］．

基因分型

2017年，来自成像分析的种子在培养皿中发芽，收集绿叶并从五个幼苗中汇集。在制造商的说明之后，使用基因株植物基因组DNA Miniprep套件（Sigma Aldrich，Germany）提取基因组DNA。基因组DNA完整性在1％琼脂糖凝胶中评价并使用Qubit荧光计（Invitrogen，Thermo Fishific，US）定量。在IGA技术服务（Udine，意大利）进行测序。根据限制性位点相关的DNA标记（Rad）方案制备测序文库[83]使用HindIII限制酶。在Illumina Hiseq 2000机器上复用并测序RAD库，以产生短读取，然后通过FASTQC进行质量检查并检查质量[84］．简而言之，使用ERNE-FILTER V.2.1.2进行过滤原始读取（http://erne.sourceforge.net/) [85］．过滤标准遵循标准程序，以确保仅保留高质量读取。使用BWA-MEM算法v0.7.17（NCBI标识符：PRJNA431363）映射过滤的读取映射了PROSO小米参考基因组装配版本GCA_003046395.2（https://github.com/lh3/bwa/releases/tag/v0.7.17)使用默认参数。

SNPs调用是使用单倍型调用程序进行的[86]从GVCF模式的基因组分析工具套件包版本4.2.0.0（https://github.com/boadinstitute/gatk/releases)，遵循最佳实践。只有高质量（质量 > 30.0）双等位基因SNPs被保留。最后，用流苏5.0去除次要等位基因频率（MAF）低于1%的snp[87]和r [88自定义脚本。所有原始数据均可在国家生物技术信息中心(NCBI)数据库(https://www.ncbi.nlm.nih.gov）在Bioproject ID Prjna726150下。

数据分析

种子表型数据用R [88]使用自定义脚本。对于每个测量的种子特征，除去每种进入分析的15种种子中的三种最高和三个最低措施，并且在其余的那些中计算平均值。这旨在通过成像软件从子最优种子识别中消除可能的异常值。R / Corrplot [89[用于研究种子和植物性状的相关性。进行PCA以估计不同特征在捕获集合的变化中的相对重要性，并建立在研究下的所有变量之间的关系。进行ANOVA（R / GGPLOT2）以确定不同地区种子性状表型数据中多样性的统计学意义。

遗传多样性分析采用R [88]调查ProSo收集中分子多样性的不同方面，并识别群体。用R / AdegeNet制备邻近的系统发育[90]对单核苷酸多态性数据集进行主成分分析（PCA），以了解样本中遗传分支的存在和距离。结构2.3.4[91]通过检测最能描述数据的簇数，将个体分配到隐遗传簇中。结构以掺合料模型运行，经过1万次老化迭代和10万次MCMC重复。参数从K = 1到K = 10进行检验，其中K为遗传组数，每个重复10次。运行程序后，结果数据被加载到Structure Harvester [92]根据Evanno方法制作临时统计，以识别最可能的K [93］．

将表型和基因型数据合并到GWAS分析中，并加入先前报道的形态-农艺多样性数据[18］．使用固定和随机模型循环概率统一（FARMCPU）模型进行GWAS [94]在r / gapit中实现[95]使用基因型数据计算的第一个PC作为协变量。mta被定义为超过错误发现率（FDR）显著性阈值的snp < 0.05，根据楼层法[96]. 用R软件包qqman绘制GWAS结果[97];曼哈顿绘图显示与标称值相对应的严格onferroni阈值P.-value = 0.05，以帮助识别最显著的SNPs。

本研究期间生成或分析的所有数据都包含在本公布的文章中作为补充材料。原始读数在国家生物技术信息中心（NCBI）数据库中提供（https://www.ncbi.nlm.nih.gov)在生物项目ID PRJNA726150下。田间表型来源于参考文献[18］．使用的所有数据座对的数据访问都是打开的。脚本可以联系相应作者。

SL:

种子长度

SW：

种子宽度

SP：

种子周长

SPL:

种子周长长度

SLW公司：

种子长宽比

SLWR：

种子长度与宽比

SC:

种子圆形

RGB:

种子颜色

酸碱度：

株高

LN:

叶数

BT：

基底分蘖

SY公司：

种子产量

灰色：

粮食产量

D B：

干生物量

你好：

收获指数

SWT：

种子重量/100

nuc：

被忽视和未充分利用的作物

CHR：

染色体

作者谨此感谢USDA提供研究材料。作者还要感谢Paola Ganugi，Stefano Benedettelli和MarioEnricoPè的见解和富有成效的讨论。

这项工作得到了VARITOSCAN-CLIMA欧洲农业基金会（FEASR）和意大利比萨圣安娜高等农业生物多样性博士学院的资助。

隶属关系

1. 意大利比萨圣安娜市斯库拉Superiore生命科学研究所

   Sameh Boukail、Mercy Macharia、Mara Michulan和Matteo Dell'Acqua

2. 意大利佛罗伦萨，佛罗伦萨大学农学院

   Alberto Masoni，Alessandro Calamai＆Enrico Palchetti

贡献

MD设计了这项研究并监督研究。SB进行了实验和数据分析。MeMa, MaMi管理分子数据并进行数据分析。AM, AC和EP参与了数据收集和实验设计。MeMa, MD, SB起草了手稿并制作了数字。所有作者均已阅读并批准稿件。

通讯作者

对应于德拉克马特奥。

伦理批准和同意参与

不适用。

同意出版物

不适用。

利益争夺

作者声明没有相互竞争的利益。

出版商说明

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