Abstract Little millet ( Panicum sumatrense ) belongs to one of the largest genera, Panicum comprising of 500 species that are distributed especially in tropical and sub-tropical Asia as well as Africa. This is a climate resilient crop that has the ability to adapt to adverse growing conditions, especially drought. Added to this is the better nutritional profile of little millet, which has higher iron and fibre contents as compared with rice. These characteristics make it an important crop species that would be pivotal for ensuring food security. Generating genomic resources for the species is significant and will have implications in crop improvement. Therefore, in the present study we report the de novo whole genome sequence of P. sumatrense . Long read sequencing and Hi-C based scaffolding resulted in a total of 279 scaffolds with N50 of 7.8Mb. The genome was annotated to predict protein coding genes and orthologous groups were analysed after comparison with various plant genomes. This high-quality genome assembly can be a valuable resource as future reference for genomic studies in this crop and related crop species.

Abstract Introgression of major-effect QTLs is an important component of rice breeding for yield-retention under drought. While largely effective, the maximum potentials of such QTLs have not been consistent across genetic backgrounds. We hypothesized that synergism or antagonism with additive-effect peripheral genes across the background could either enhance or undermine the QTL effects. To elucidate the molecular underpinnings of such interaction, we dissected qDTY12.1 synergy with numerous peripheral genes in context of network rewiring effects. By integrative transcriptome profiling and network modeling, we identified the DECUSSATE ( OsDEC ) within qDTY12.1 as the core of the synergy and shared by two sibling introgression lines in IR64 genetic background, i.e., LPB (low-yield penalty) and HPB (high-yield penalty). OsDEC is expressed in flag leaves and induced by progressive drought at booting stage in LPB but not in HPB. The unique OsDEC signature in LPB is coordinated with 35 upstream and downstream peripheral genes involved in floral development through the cytokinin signaling pathway, which are lacking in HPB. Results further support the differential network rewiring effects through genetic coupling-uncoupling between qDTY12.1 and other upstream and downstream peripheral genes across the distinct genetic backgrounds of LPB and HPB. We propose that the functional DEC -network in LPB defines a mechanism for early flowering as a means for avoiding the depletion of photosyntate needed for reproductive growth due to drought. Its impact on yield-retention is likely through the timely establishment of stronger source-sink dynamics that sustains a robust reproductive transition under drought. Author summary While the Green Revolution of the 1960’s significantly increased rice grain yields through the creation of high-yielding varieties for high input systems, current marginal climates pose a significant challenge for providing consistent yield. In rice growing regions of the world, drought affects the livelihood of small-scale and subsistence farmers by inflicting significant yield penalties to their production systems. Breeding of next-generation rice varieties with optimal balance of survivability and productivity traits will be key to providing consistent yields year to year. Within this paradigm, the use of large effect QTLs such as qDTY12.1 to improve yield retention under drought have been largely successful. By integrating the use of high resolution transcriptome datasets with a focused biological interrogation of agronomic results from this and previous studies, we uncovered a putative functional genetic network, anchored by the DECUSSATE gene ( OsDEC ) within qDTY12.1 , that effectively minimizes drought penalties to yield by driving cellular processes that culminate in timely flowering that maximizes the use of photosynthetic sources for efficient reproduductive transition and ultimately seed development. Our study further illuminates the qDTY12.1 function and speaks to the misconception that qDTY introgression alone is sufficient for providing consistently large positive effects to yield retention under reproductive stage drought.

Developing high yielding rice varieties that are tolerant to drought stress is crucial for the sustainable livelihood of rice farmers in rainfed rice cropping ecosystems. Genomic selection (GS) promises to be an effective breeding option for these complex traits. We evaluated the effectiveness of two rather new options in the implementation of GS: trait and environment-specific marker selection and the use of multi-environment prediction models. A reference population of 280 rainfed lowland accessions endowed with 215k SNP markers data was phenotyped under a favorable and two managed drought environments. Trait-specific SNP subsets (28k) were selected for each trait under each environment, using results of GWAS performed with the complete genotype dataset. Performances of single-environment and multi-environment genomic prediction models were compared using kernel regression based methods (GBLUP and RKHS) under two cross validation scenario: availability (CV2) or not (CV1) of phenotypic data for the validation set, in one of the environments. The most realistic trait-specific marker selection strategy achieved predictive ability (PA) of genomic prediction was up to 22% higher than markers selected on the bases of neutral linkage disequilibrium (LD). Tolerance to drought stress was up to 32% better predicted by multi-environment models (especially RKHS based models) under CV2 strategy. Under the less favorable CV1 strategy, the multi-environment models achieved similar PA than the single-environment predictions. We also showed that reasonable PA could be obtained with as few as 3,000 SNP markers, even in a population of low LD extent, provided marker selection is based on pairwise LD. The implications of these findings for breeding for drought tolerance are discussed. The most resource sparing option would be accurate phenotyping of the reference population in a favorable environment and under a managed drought, while the candidate population would be phenotyped only under one of those environments.

Abstract Indoor experiments with individual plants often show that transpiration rate is restricted under high vapor pressure deficit (VPD), resulting in a plateau of transpiration that increases water use efficiency (WUE) of some genotypes. We tested this hypothesis outdoors during dry or rainy seasons of India and Senegal, based on the response of the transpiration of canopy-grown sorghum plants to the reference evapotranspiration that takes both light and VPD into account. This response showed no plateau at high evaporative demand in 47 genotypes, but a large genetic variability was observed for the slope of the relationship over the whole range of evaporative demand. Unexpectedly, this slope was genetically correlated with WUE in two experiments with high evaporative demand: genotypes that most transpired had the highest WUE. Conversely, a negative correlation was observed under low evaporative demand. Genotypes with high WUE and response to evaporative demand were also those allowing maximum light penetration into the canopy. We suggest that this caused the observed high WUE of these genotypes because leaves within the canopy had sufficient light for photosynthesis whereas we observed a lower VPD in the canopy than in open air when leaf area index reached 2.5-3, thereby decreasing transpiration. Highlights The transpiration response to evaporative demand was genetically variable and correlated to WUE: genotypes that most transpired had highest light penetration towards leaves subjected to lower VPD than in air.