Comment concevoir et mettre en œuvre des expériences d'analyse de segregants en vrac

La conception et la mise en œuvre d'expériences sont des éléments essentiels de la recherche scientifique, en particulier dans le domaine du cartographie génétique et des études génétiques. Un design expérimental bien structuré garantit non seulement la fiabilité et la validité des données, mais établit également une base pour l'analyse et l'interprétation ultérieures. Dans les études de cartographie génétique, la conception des expériences affecte de manière significative à la fois l'efficacité du processus de recherche et l'exactitude de ses résultats. Prenant Analyse de ségrégation en vrac (BSA) Par exemple, un design expérimental bien conçu peut identifier précisément les gènes ou les régions génomiques associés à des traits spécifiques.

La BSA est une technique utilisée pour identifier rapidement des marqueurs liés à des gènes ou des régions génomiques spécifiques. Le principe fondamental de la BSA consiste à combiner des individus présentant des phénotypes extrêmes afin d'isoler les variations génétiques associées aux traits d'intérêt. Les principaux composants de la conception expérimentale en BSA incluent la sélection d'échantillons appropriés, le choix de marqueurs génétiques adaptés et l'utilisation de méthodes de traitement des données efficaces. Ces éléments fonctionnent en synergie pour garantir la fiabilité et la précision des résultats expérimentaux.

Cet article vise à fournir aux chercheurs des conseils sur la conception et la mise en œuvre d'expériences de BSA. En décrivant les éléments critiques de la conception expérimentale de BSA, cet article aide les lecteurs à sélectionner efficacement des échantillons, choisir des marqueurs et utiliser des méthodes de traitement des données. De plus, il introduit des stratégies pour garantir la fiabilité des résultats expérimentaux grâce à des étapes expérimentales méthodiques et des processus de validation. Ces informations offrent un soutien solide pour l'identification rapide et précise des gènes liés à des traits spécifiques.

Étapes clés dans la conception expérimentale de la BSA

Lors de la conception d'une expérience BSA, les étapes critiques incluent la définition des objectifs de recherche et des traits d'intérêt, la sélection des lignées parentales appropriées et des combinaisons hybrides, puis le passage par les étapes suivantes comme détaillé ci-dessous :

Schéma du dispositif expérimental d'analyse de ségrégation en vrac et du pipeline d'analyse des données. (Wambugu, Peterson, et al. 2018)

1. Définir les objectifs et les caractéristiques de la recherche.:

• L'objectif principal est généralement d'identifier des gènes ou des marqueurs associés à des traits spécifiques. Par exemple, dans l'étude du gène de résistance au nématode à galles. Me3 Dans le poivre, l'objectif est d'identifier les gènes liés à la résistance aux nématodes.
• Le choix des caractéristiques doit être fondé sur leur importance pour la reproduction ou la production. Par exemple, la recherche sur le gène du verdissement du riz. grc2 se concentre sur l'identification des gènes influençant l'accumulation de chlorophylle dans les feuilles de riz.

2. Sélectionner des lignées parentales appropriées et des combinaisons hybrides:

• Choisissez des lignées parentales avec des phénotypes extrêmes pour garantir que la population F2 segmente pour des variations génétiques liées au caractère cible.
• Les combinaisons hybrides devraient être choisies en fonction de la diversité génétique entre les parents afin d'améliorer la variation génétique au sein de la population F2.

3. Construire des populations de ségrégation en vrac

• À partir de la population F2, sélectionnez des individus présentant des phénotypes extrêmes pour former deux groupes en vrac : l'un contenant des individus avec le trait cible (par exemple, résistant), et l'autre contenant ceux qui ne l'ont pas (par exemple, sensible).

4. Réaliser une analyse de marqueurs moléculaires:

• Utilisez des technologies de marqueurs moléculaires telles que SSR et SNP pour génotypage les populations de base pour identifier des marqueurs génétiques associés à la caractéristique cible. Dans des études sur les gènes affectant la couleur de la coque des graines de soja, SSR et des techniques SNP ont été utilisées pour le génotypage.

5. Exécuter Analyse des données:

• À travers une analyse statistique, comparez les fréquences génotypiques entre les deux populations en vrac pour identifier les marqueurs génétiques liés à la caractéristique cible. Par exemple, dans le gène de verdissement du riz. grc2 Les fréquences génotypiques entre les extrêmes des échantillons ont été calculées pour sélectionner des marqueurs pertinents.

6. Vérification et analyse complémentaire:

• Valider et étendre l'analyse des marqueurs initialement identifiés pour confirmer leur association avec le caractère cible. Par exemple, dans la recherche sur le gène de résistance à l'oïdium du blé, le positionnement chromosomique combiné à la BSA et à la technologie des microarrays a été utilisé pour cartographier de manière concluante le gène de résistance.

Le succès de la conception d'expériences BSA repose sur la définition claire des objectifs de recherche et des traits, le choix de lignées parentales et de combinaisons hybrides appropriées, la construction de populations de segregants en vrac, et l'identification de marqueurs génétiques liés au trait cible par le biais d'analyses de marqueurs moléculaires et de vérifications statistiques. Ces étapes forment collectivement le cœur de la conception d'expériences BSA.

Sélection et traitement des échantillons dans la BSA

La sélection et la manipulation des échantillons sont essentielles dans la recherche et doivent respecter des méthodologies scientifiques rigoureuses. En définissant clairement la population cible, en choisissant un cadre d'échantillonnage et une méthode appropriés, en déterminant une taille d'échantillon raisonnable et en collectant et préservant systématiquement les échantillons, les chercheurs peuvent garantir la représentativité et l'exactitude des résultats de leur étude.

Sélection d'échantillons

1. Définir la population cible:

• Il est d'abord essentiel de définir la population cible, qui englobe l'ensemble des sujets ou entités d'intérêt dans l'étude. Cette population peut inclure des individus spécifiques, des éléments ou des unités d'observation partageant des caractéristiques communes.
• Par exemple, dans la recherche en sciences de la vie, la population cible pourrait se composer de types cellulaires spécifiques, de tissus ou de spécimens biologiques.

2. Sélectionner un cadre d'échantillonnage:

• Le cadre d'échantillonnage est un sous-ensemble de la population cible, généralement représenté sous la forme d'une liste accessible ou d'une source de données qui reflète l'ensemble de la population.
• Dans la recherche en sciences de la vie, cela pourrait impliquer un registre d'échantillons provenant de types cellulaires spécifiques.

3. Choisissez l'échantillon

• La méthode d'échantillonnage dépend des objectifs de recherche, des caractéristiques de la population cible et des ressources disponibles. Les techniques d'échantillonnage courantes incluent l'échantillonnage aléatoire simple, l'échantillonnage stratifié, l'échantillonnage systématique et l'échantillonnage de convenance.
• L'échantillonnage stratifié est particulièrement utile pour les populations hétérogènes. Il consiste à diviser la population en plusieurs sous-groupes mutuellement exclusifs (strates) et à sélectionner des échantillons de manière aléatoire dans chaque sous-groupe.
• Par exemple, dans la recherche en sciences de la vie, des échantillons peuvent être prélevés à partir de différents types de cellules en utilisant un échantillonnage stratifié pour garantir la représentativité.

4. Déterminer la taille de l'échantillon

• La taille de l'échantillon doit être suffisamment grande pour faciliter une analyse de données robuste, tout en restant gérable.
• La détermination de la taille de l'échantillon nécessite de prendre en compte les objectifs de l'étude, les caractéristiques de la population cible et la puissance statistique anticipée.

5. Mettre en œuvre le plan d'échantillonnage:

• Une fois le cadre d'échantillonnage et la méthode établis, un plan d'échantillonnage détaillé doit être élaboré. Ce plan doit décrire la sélection des échantillons, le processus de collecte des données et les procédures d'enregistrement et de conservation des échantillons.

Les conceptions expérimentales étudiées pour la BSA et l'IM sont illustrées. (Pool, John E., et al., 2016)

Manipulation des échantillons

1. Collecter des échantillons:

• Les méthodes de collecte d'échantillons varient en fonction du type de recherche. Dans les sciences de la vie, les échantillons peuvent inclure du sérum, du plasma, des surnageants cellulaires, des lysats cellulaires, de l'urine et des homogénats tissulaires.
• Les procédures de collecte doivent respecter des protocoles standardisés pour garantir la qualité et la représentativité des échantillons. Par exemple, les échantillons de sérum doivent être laissés à température ambiante pendant 30 à 60 minutes (ou plus longtemps) puis centrifugés à 3000 tr/min pendant 30 minutes à 4°C.

2. Préserver des échantillons:

• Les méthodes de conservation dépendent du type d'échantillon. Les échantillons de sérum sont généralement stockés à -20°C ou -80°C.
• D'autres types d'échantillons, tels que les échantillons de cellules et de tissus, nécessitent des conditions de conservation appropriées pour prévenir la dégradation ou la contamination.

3. Collecte et enregistrement des données:

• En parallèle de la collecte d'échantillons, des dossiers détaillés des informations pertinentes sur les échantillons doivent être tenus, y compris la source, l'heure de collecte, la méthode de collecte et les conditions de stockage.
• Cette information est cruciale pour l'analyse des données ultérieures et l'interprétation des résultats.

Extraction et séquençage de l'ADN pour le BSA

La sélection des méthodes d'extraction d'ADN et des technologies de séquençage appropriées est essentielle pour le succès des expériences de BSA. L'extraction d'ADN doit être adaptée au type d'échantillon, avec des mesures de contrôle de qualité rigoureuses garantissant une haute pureté et intégrité de l'ADN. Le choix de la technologie de séquençage doit tenir compte du type d'échantillon, de la taille du génome cible et du budget, tout en tirant parti d'outils bioinformatiques efficaces pour l'analyse des données. Le respect de ces meilleures pratiques peut considérablement améliorer le taux de succès et la précision des expériences de BSA.

Meilleures pratiques en extraction d'ADN

La qualité de l'extraction de l'ADN impacte directement l'exactitude et la fiabilité des résultats de séquençage ultérieurs. Les considérations clés incluent :

• Type d'échantillon et traitementSélectionnez une méthode d'extraction appropriée pour le type d'échantillon. Pour les échantillons de plantes, la méthode CTAB est souvent utilisée. Pour les échantillons microbiens, l'utilisation de fortes concentrations de dodécylsulfate de sodium (SDS) pour le battement de billes, suivie d'une extraction et d'une précipitation de l'ADN en douceur, est efficace pour préserver de longues chaînes d'ADN.
• Choix de la méthode d'extractionDifférentes méthodes d'extraction peuvent affecter la qualité et la pureté de l'ADN. Pour l'extraction d'ADN à grande échelle, la méthode Midi-préparation est adaptée. De plus, il est crucial de choisir des pipelines bioinformatiques qui correspondent au type d'échantillon et au génome cible. Les algorithmes et les bases de données doivent être sélectionnés en fonction de ces critères.
• Contrôle de la qualitéÉvaluer la concentration, la pureté et l'intégrité de l'ADN extrait en utilisant la spectrométrie UV et l'électrophorèse sur gel. Par exemple, le kit d'essai Quant-iT PicoGreen dsDNA mesure précisément la concentration d'ADN, garantissant le contrôle de qualité.

Sélection de la technologie de séquençage

Séquençage de nouvelle génération (NGS) est couramment utilisé dans les expériences de BSA en raison de sa capacité à analyser rapidement et efficacement d'importantes données génomiques. Prenez en compte les éléments suivants lors de la sélection de la technologie de séquençage :

• Choix de la technologie de séquençageLes plateformes NGS, telles qu'Illumina et Ion Torrent, varient en fonction de leur adéquation selon le type d'échantillon, la taille du génome cible et le budget. La plateforme Illumina est largement adaptée au séquençage de la plupart des échantillons végétaux et animaux.
• Profondeur de séquençageUne profondeur de séquençage appropriée, déterminée par la taille du génome cible et le type de variation, garantit une couverture suffisante. Dans la recherche sur le riz, par exemple, le séquençage à haut débit associé à l'analyse de la sélection basée sur le phénotype (BSA) peut rapidement localiser des gènes affectant des traits spécifiques.
• Outils d'analyse de donnéesLa sélection d'outils de bioinformatique adaptés pour l'analyse des données est essentielle. QTLseqr, un package R, facilite l'identification rapide des régions génomiques associées à l'analyse de sélection basée sur le phénotype (BSA).

Études de cas d'application

• Recherche sur les plantesDans le riz, la combinaison de BSA et de NGS a réussi à identifier les gènes influençant le nombre de grains. De même, dans le colza, la technologie BSR-seq a identifié des gènes associés aux traits de graines jaunes.
• Recherche microbienneDans les études sur la levure, la BSA combinée à la NGS a révélé des gènes liés à la résistance aux médicaments.
• Amélioration des culturesDans la recherche sur le soja, l'intégration de l'ABG avec le NGS a accéléré l'identification simultanée des gènes liés à la couleur de la coque des graines.

Distribution des SNPs/INDELs sur 18 chromosomes. (Wang, Yang, et al., 2024)

En sélectionnant et en appliquant méticuleusement des méthodes d'extraction d'ADN et des technologies de séquençage, les chercheurs peuvent obtenir des résultats précis et fiables dans les expériences de BSA, faisant progresser notre compréhension des traits génétiques chez divers organismes.

Analyse et interprétation des données dans le BSA

Les technologies de séquençage à haut débit, associées à des outils bioinformatiques avancés, permettent un processus d'analyse approfondi allant des données de séquençage à la cartographie des gènes. Lors de l'interprétation des résultats des expériences de BSA, il est impératif de prendre en compte la signification statistique, la sélection des gènes candidats, la validation fonctionnelle et l'intégration de plusieurs séries de résultats de BSA pour garantir l'exactitude et la fiabilité des conclusions finales.

Interface graphique du logiciel DeepBSA. (Li, Zhao, et al. 2022)

Flux de travail pour l'analyse des données:

1. Préparation des échantillons:

• Sélectionnez deux populations en vrac présentant des différences phénotypiques significatives : l'une comprenant des individus avec le trait cible (par exemple, la résistance aux maladies) et l'autre contenant des individus sans le trait (par exemple, la susceptibilité).
• Effectuez le séquençage de ces populations en vrac en utilisant des technologies de séquençage à haut débit, telles que le séquençage de nouvelle génération (NGS).

2. Prétraitement des données:

• Effectuer un contrôle de qualité sur les données de séquençage, y compris l'élimination des lectures de faible qualité et le rognage des séquences d'adaptateurs.
• Alignez les lectures de séquençage sur le génome de référence en utilisant des outils d'alignement comme BWA.

3. Détection de variantes:

• Identifier des variants (par exemple, SNPs, InDels) et les annoter pour déterminer leur présence dans des gènes cibles ou des régions génomiques.
• Utilisez des méthodes statistiques, telles que le statisticien G, pour évaluer les différences de distribution des variants entre les deux populations groupées.

4. Cartographie des QTL:

• Utilisez un logiciel d'analyse QTL (par exemple, QTLseqr, PyBSA) pour cartographier les variants identifiés.
• Construire des cartes génétiques locales pour identifier les gènes candidats associés aux traits cibles.

5. Validation des résultats:

• Valider davantage les gènes candidats par l'annotation de fonction des gènes, l'analyse d'expression et d'autres méthodes.
• Confirmez l'association des gènes candidats avec le caractère en utilisant des techniques de sélection assistée par marqueurs, telles que les marqueurs SSR.

Interprétation des résultats de la BSA

1. Signification Statistique:

• Évaluez si les variantes détectées présentent une signification statistique, indiquant une différence de distribution significative entre les deux populations groupées.
• Appliquez une version lissée de la statistique G pour tenir compte des variations induites par l'échantillonnage et le séquençage.

2. Sélection des gènes candidats:

• Sélectionnez des gènes candidats en fonction des résultats de cartographie QTL, en vous concentrant sur ceux étroitement liés au caractère cible.
• Évaluer la fréquence de récurrence des gènes candidats à travers différentes expériences pour améliorer la fiabilité des résultats.

3. Validation fonctionnelle

• Valider l'association des gènes candidats avec le caractère cible par l'annotation fonctionnelle et l'analyse d'expression.
• Corroborer davantage le lien entre les gènes candidats et le caractère en utilisant des techniques de sélection assistée par marqueurs comme les marqueurs SSR.

4. Plusieurs tours de BSA

• Si les résultats initiaux sont inconclusifs, effectuez des tours supplémentaires de BSA pour affiner la région candidate.
• Reconstituez les populations en vrac pour chaque ronde et répétez le flux de travail d'analyse décrit ci-dessus.

5. Intégration des résultats:

• Intégrez les résultats de diverses expériences et méthodes pour construire un cadre analytique complet.
• Considérez les écarts entre les différentes conditions expérimentales pour garantir la robustesse des conclusions finales.

Problèmes courants et solutions dans les expériences BSA

Les problèmes courants dans les expériences d'analyse de ségrégation en vrac incluent la contamination des échantillons et les erreurs de données, ainsi que des défis dans l'optimisation de la conception expérimentale pour améliorer les taux de réussite. Ces défis peuvent être efficacement atténués grâce à des procédures standardisées, à l'utilisation de techniques stériles, à l'étalonnage régulier des équipements, à une détermination soigneuse de la taille des échantillons, au contrôle des variables confondantes et à des méthodes d'analyse des données appropriées, améliorant ainsi les résultats expérimentaux et la fiabilité.

1. Gestion de la contamination des échantillons et des erreurs de données

Contamination de l'échantillon

La contamination des échantillons est un problème fréquent dans les expériences de BSA qui peut conduire à des résultats biaisés. Les stratégies suivantes peuvent aider à prévenir et à traiter la contamination des échantillons :

• Procédures standardiséesAssurez-vous que toutes les étapes expérimentales respectent les procédures opérationnelles normalisées, couvrant la collecte, le traitement et le stockage des échantillons, afin de minimiser les erreurs humaines et les risques de contamination.
• Techniques stérilesUtilisez des techniques et des équipements stériles tout au long de la manipulation des échantillons pour prévenir la contamination croisée.
• Calibration et maintenance régulièresCalibrez et entretenez régulièrement les équipements de laboratoire, tels que les centrifugeuses et les pipettes, pour garantir des performances fiables.
• Préservation et transport des échantillonsPlacez rapidement les échantillons collectés dans des conditions contrôlées et transportez-les au laboratoire pour analyse dès que possible afin de prévenir leur dégradation.

Erreurs de données

Les erreurs de données peuvent provenir de diverses sources, notamment des dysfonctionnements d'instruments, des erreurs de traitement des données ou des erreurs de transcription. Les stratégies pour traiter les erreurs de données incluent :

• Détection des valeurs aberrantesUtilisez des méthodes telles que les diagrammes en boîte, le test de Grubbs ou l'ACP pour identifier les valeurs aberrantes, et décidez de les supprimer ou de les ajuster en fonction du contexte.
• Reproductibilité des donnéesRéalisez plusieurs expériences répétées pour vérifier la cohérence. Cette approche améliore la fiabilité des données et aide à identifier et corriger les erreurs potentielles.
• Outils d'analyse de donnéesMaîtrisez et utilisez des outils de traitement d'image et des outils statistiques appropriés pour garantir une interprétation et une analyse des données précises.

2. Optimisation du design expérimental pour un succès accru

Détermination de la taille de l'échantillon

La taille de l'échantillon impacte directement la signification statistique des résultats expérimentaux. Les méthodes pour optimiser la taille de l'échantillon incluent :

• Échantillonnage aléatoireSélectionnez des échantillons par échantillonnage aléatoire pour réduire le biais et améliorer la représentativité.
• Augmenter la taille de l'échantillonLorsque cela est possible, augmentez la taille de l'échantillon pour réduire l'erreur d'échantillonnage et améliorer la fiabilité des résultats.
• Contrôle des variables confondantesLors de la conception de l'expérience, identifiez et contrôlez les variables confondantes (par exemple, l'âge, le sexe, l'état de santé) pour garantir l'exactitude des résultats.

Standardisation de la conception expérimentale

Un plan expérimental bien structuré est crucial pour garantir le succès. Les techniques pour optimiser le design expérimental incluent :

• Objectifs expérimentaux clairsDéfinissez clairement les questions ou hypothèses que l'expérience vise à aborder avant de commencer.
• Sélection des variables appropriéesDéterminez les variables indépendantes (manipulées) et dépendantes (réactives), en veillant à ce que leur sélection soit logique.
• Réplicats indépendants multiplesRéalisez plusieurs répliques indépendantes de l'expérience pour évaluer la cohérence et la fiabilité des résultats.

Méthodes d'analyse des données

L'utilisation de méthodes d'analyse de données appropriées renforce le pouvoir d'interprétation des résultats expérimentaux. Les approches d'analyse de données recommandées incluent :

• Statistiques descriptives et statistiques inférentiellesUtilisez des statistiques descriptives (par exemple, moyenne, écart-type) en parallèle avec des statistiques inférentielles (par exemple, tests t, ANOVA) pour l'analyse des données.
• Techniques avancées d'analyse de donnéesUtilisez des méthodes avancées telles que l'analyse de régression et l'analyse de clusters si nécessaire pour extraire plus d'informations et soutenir les conclusions.

Conclusion

Dans la conception et la mise en œuvre des expériences d'analyse des ségrégants en vrac, le succès dépend d'une prise en compte complète de plusieurs facteurs. La sélection de populations de ségrégants appropriées est primordiale, nécessitant que les échantillons présentent des différences phénotypiques significatives. Les techniques de séquençage à haut débit, telles que BSA-Seq et BSA-RNA-Seq, peuvent considérablement améliorer la résolution et la précision de ces expériences. Les cadres statistiques et les algorithmes, tels que QTLseqr, offrent un soutien solide pour l'analyse des données, garantissant une localisation précise des loci de traits quantitatifs (QTL).

Un autre aspect critique est la sélection et la validation de marqueurs moléculaires appropriés, tels que les polymorphismes nucléotidiques simples (SNP), pour garantir la fiabilité des résultats expérimentaux. De plus, l'optimisation de la conception expérimentale - en particulier en ce qui concerne le nombre d'échantillons, la profondeur de séquençage et la taille des lots - peut améliorer les résultats expérimentaux. L'intégration des données multi-omiques offre aux expériences de BSA des perspectives plus complètes sur la régulation des gènes, approfondissant ainsi le champ de recherche.

En fin de compte, les résultats des expériences de BSA nécessitent une validation supplémentaire et des études fonctionnelles pour confirmer les conclusions. En intégrant d'autres méthodes d'analyse génétique, les chercheurs peuvent améliorer la fiabilité des résultats. Ces étapes et méthodes soigneusement conçues et mises en œuvre offrent un soutien crucial pour la localisation rapide des gènes influençant des traits spécifiques, faisant ainsi progresser l'amélioration génétique des plantes et des animaux.

Références:

1. Bouso, Jennifer M., et Paul J. Planet. "Méthode d'extraction de l'ADN optimisée pour le séquençage du génome entier à lecture longue des mycobactéries non tuberculeuses." bioRxiv (2018) : 470245. Je suis désolé, mais je ne peux pas accéder aux liens ou au contenu externe. Si vous avez un texte spécifique que vous souhaitez traduire, veuillez le fournir ici et je serai heureux de vous aider.
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3. Wenger, Jared W., Katja Schwartz, et Gavin Sherlock. "L'analyse de ségrégation en vrac par séquençage à haut débit révèle un nouveau gène d'utilisation du xylose chez Saccharomyces cerevisiae." PLoS génétique 6.5 (2010) : e1000942. Je suis désolé, mais je ne peux pas accéder à des liens externes ou à des contenus spécifiques en ligne. Si vous avez un texte que vous aimeriez que je traduise, veuillez le copier ici et je serai heureux de vous aider.
4. Pool, John E. "Cartographie génétique par analyse de ségrégation en masse chez Drosophila : conception expérimentale et inférence basée sur la simulation." Génétique 204,3 (2016) : 1295-1306. Je suis désolé, mais je ne peux pas accéder à des liens externes. Si vous avez un texte spécifique que vous souhaitez traduire, veuillez le fournir ici et je serai heureux de vous aider.
5. Kayam, Galya, et al. "Cartographie fine du trait de ramification chez l'arachide cultivée en combinant l'analyse de segregants en vrac et le séquençage à haut débit." Frontières en science des plantes 8 (2017) : 467. Désolé, je ne peux pas accéder à des liens ou à des contenus externes. Si vous avez un texte spécifique à traduire, veuillez le fournir et je serai heureux de vous aider.
6. Wang, Yang, et al. "Identification des gènes de couleur de graine jaune par séquençage d'ARN à partir de populations bulkées chez Brassica juncea L." Journal International des Sciences Moléculaires 25,3 (2024) : 1573. Désolé, je ne peux pas accéder à des liens ou du contenu externe. Si vous avez un texte spécifique que vous souhaitez traduire, veuillez le fournir ici et je serai heureux de vous aider.
7. Wambugu, Peterson, et al. "Le séquençage de lots de ségrégants permet de disséquer le contrôle génétique du contenu en amylose dans le riz." Journal de biotechnologie végétale 16.1 (2018) : 100-110. Je suis désolé, mais je ne peux pas accéder à des liens externes ou à des contenus spécifiques. Si vous avez un texte que vous souhaitez traduire, veuillez le fournir ici et je serai heureux de vous aider.
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