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Enregistrement W2018761272 · doi:10.1186/1753-6561-5-s7-o47

Haploid transcriptome analysis reveals allelelic gene expression variants, co-expressed gene groups, and linkages between expression and copy number variation

2011· article· en· W2018761272 sur OpenAlexaff
Jukka‐Pekka Verta, Sébastien Caron, Isabelle Giguère, Brian Boyle, Christian R. Landry, John Mackay

Notice bibliographique

RevueBMC Proceedings · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneticsBiologyGeneAlleleGene expressionLocus (genetics)Genetic variationCopy-number variationRegulation of gene expressionGenetic architectureGenomeQuantitative trait locus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic variation can cause changes in gene expression (mRNA abundance) among individuals. This so-called heritable variation in gene expression is affected by genetic variants that are co-segregating with the gene locus (local/ cis effects) and/or segregating independently from it (distant/ trans effects). Genetic variation in gene expression can be measured to estimate the extant of variation in gene expression within a population, and to determine to what degree expression alleles of different genes are connected within regulatory networks. Furthermore, determining whether variation in the expression of a gene is linked to local or distant effects allows us to make inferences about how heritable variation may change depending on gene function, the number of interacting partners, genetic architecture and evolutionary history [ 1 , 2 ]. Detecting heritable variation in gene expression can be a challenging task in diploid organisms, mainly because of tissue-specificity and dominance effects of allelic expression. For example, up to 70% of gene expression alleles in Drosophila may be masked by dominance [ 3 ]. We developed an experimental system to overcome these obstacles by utilizing the conifer seed’s maternally derived haploid tissue, the megagametophyte. Analyzing a set of sibling megagametophytes allows us to first, measure separately the expression each of the two alleles in the maternal genome in the absence of dominance and second, identify genes whose expression levels are co-segregating. In addition, the megagametophyte allows us to categorize the underlying genetic variants into local or distant with a simple co-segregation assay. We set out to characterize segregating variation in gene expression in white spruce ( Picea glauca [Moench] Voss). We analyzed the transcriptomes of germinating sibling megagametophytes from two controlled-crossed families (C9412516: male 2388 x female 77111 & C9612856: male 80109 x female 80112) with a custom microarray comprised of 32,000 spotted oligonucleotides, which represent over 25,000 unique white spruce genes. Each megagametophyte was split into two halves to provide technical replicates that were analyzed separately. A separate comparison of microarray results and RNA-Seq data has been carried out to validate the quality of the microarray. The single-color microarray data was background-corrected and quantile-normalized with the R package Limma [ 4 ]. We used the R package Mclust [ 5 ] to test for unimodal vs. bimodal expression distributions of each gene across sibling megagametophytes. Genes that exhibited at least two expression alleles, which segregated within the 95% IC of their expected proportions, were selected. The segregation had to be repeatable with a replicate sample set to be considered valid.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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