Identification and characterization of <i>S-RNase</i> genes and <i>S</i>-genotypes in <i>Prunus</i> and <i>Malus</i> species
Notice bibliographique
Résumé
Gu, C., Wang, L., Korban, S. S. and Han, Y. 2015. Identification and characterization of S-RNase genes and S-genotypes in Prunus and Malus species. Can. J. Plant Sci. 95: 213–225. Most Rosaceae fruit trees such as Prunus and Malus species exhibit gametophytic self-incompatibility that is genetically controlled by the S-locus. In turn, the S-locus contains at least two tightly-linked S-determinant genes, a pistil S-RNase and a pollen SFB. In this study, S-genotypes of 120 cultivated and wild Prunus accessions (peach) and seven wild Malus accessions (crabapple) have been characterized. Among cultivated Prunus genotypes, four S-RNase alleles, designated S 1 , S 2 , S 3 , and S 4 , have been identified, and they share typical structural features of S-RNases from all other self-incompatible Prunus species. Four S-genotypes, S 1 S 2 , S 1 S 3 , S 1 S 4 , and S 2 S 2 , were identified in peach cultivars, while only one S-genotype S 1 S 2 for wild Prunus species. The S 1 S 2 genotype is predominant in peach cultivars, accounting for 58.3% of all evaluated accessions. Similarly, four SFB alleles were identified in peach cultivars and wild accessions. However, all the four SFB alleles encode truncated proteins due to a frame-shift mutation, resulting in loss of hyper-variable and/or variable regions. For Malus species, a total of 14 S-RNase alleles are identified, and of those, two alleles encode truncated proteins. Overall, the genetic variation of both S-RNase and SFB genes in peach is significantly lower than that of S-RNase and SFB genes in self-incompatible Malus and/or Prunus species. The relationship between the genetic variation of SFB genes and the diversification of S-RNase genes in Rosaceae is also discussed.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».