Genome-Wide Comparative Analysis of Flowering-Related Genes in Arabidopsis, Wheat, and Barley
Notice bibliographique
Résumé
Early flowering is an important trait influencing grain yield and quality in wheat (Triticum aestivum L.) and barley (Hordeum vulgare L.) in short-season cropping regions. However, due to large and complex genomes of these species, direct identification of flowering genes and their molecular characterization remain challenging. Here, we used a bioinformatic approach to predict flowering-related genes in wheat and barley from 190 known Arabidopsis (Arabidopsis thaliana (L.) Heynh.) flowering genes. We identified 900 and 275 putative orthologs in wheat and barley, respectively. The annotated flowering-related genes were clustered into 144 orthologous groups with one-to-one, one-to-many, many-to-one, and many-to-many orthology relationships. Our approach was further validated by domain and phylogenetic analyses of flowering-related proteins and comparative analysis of publicly available microarray data sets for in silico expression profiling of flowering-related genes in 13 different developmental stages of wheat and barley. These further analyses showed that orthologous gene pairs in three critical flowering gene families (PEBP, MADS, and BBX) exhibited similar expression patterns among 13 developmental stages in wheat and barley, suggesting similar functions among the orthologous genes with sequence and expression similarities. The predicted candidate flowering genes can be confirmed and incorporated into molecular breeding for early flowering wheat and barley in short-season cropping regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».