A White Spruce Gene Catalog for Conifer Genome Analyses
Notice bibliographique
Résumé
Several angiosperm plant genomes, including Arabidopsis (Arabidopsis thaliana), rice (Oryza sativa), poplar (Populus trichocarpa), and grapevine (Vitis vinifera), have been sequenced, but the lack of reference genomes in gymnosperm phyla reduces our understanding of plant evolution and restricts the potential impacts of genomics research. A gene catalog was developed for the conifer tree Picea glauca (white spruce) through large-scale expressed sequence tag sequencing and full-length cDNA sequencing to facilitate genome characterizations, comparative genomics, and gene mapping. The resource incorporates new and publicly available sequences into 27,720 cDNA clusters, 23,589 of which are represented by full-length insert cDNAs. Expressed sequence tags, mate-pair cDNA clone analysis, and custom sequencing were integrated through an iterative process to improve the accuracy of clustering outcomes. The entire catalog spans 30 Mb of unique transcribed sequence. We estimated that the P. glauca nuclear genome contains up to 32,520 transcribed genes owing to incomplete, partially sequenced, and unsampled transcripts and that its transcriptome could span up to 47 Mb. These estimates are in the same range as the Arabidopsis and rice transcriptomes. Next-generation methods confirmed and enhanced the catalog by providing deeper coverage for rare transcripts, by extending many incomplete clusters, and by augmenting the overall transcriptome coverage to 38 Mb of unique sequence. Genomic sample sequencing at 8.5% of the 19.8-Gb P. glauca genome identified 1,495 clusters representing highly repeated sequences among the cDNA clusters. With a conifer transcriptome in full view, functional and protein domain annotations clearly highlighted the divergences between conifers and angiosperms, likely reflecting their respective evolutionary paths.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».