A transcriptomic approach to identify genes associated with wood density in<i>Picea sitchensis</i>
Notice bibliographique
Résumé
The demand for trees for industrial application is growing steadily and not expected to plateau for at least two decades; consequently, the supply of wood must increase to meet this need. One method for increasing yield without compromising land requirements is to modify wood density. The current study uses a transcriptomic approach to identify the genes associated with wood density that are likely to be of value in Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong.) Carr.) breeding programmes. Following extensive wood density analysis from a Sitka field grown clonal trial, three detailed microarray studies were conducted to compare the transcriptome of cambium and xylem tissue from contrasting density clonal lines. Twenty-five genes exhibited differential expression, with up to 50-fold differences in expression observed, in at least two of the three microarray experiments, and this was verified using real-time polymerase chain reaction. Identified genes included those involved in cell wall synthesis, transcriptional regulation and plant pathogen defence functional categories. A wide range of processes influence wood density, but this study has identified potential regulators in these pathways. Future studies can now use this information to understand natural variation in wood density, and manipulate the expression of these genes to improve timber quality and yield.<br/><br/>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».