Exploring and exploiting epigenetic variation in cropsThis article is one of a selection of papers from the conference “Exploiting Genome-wide Association in Oilseed Brassicas: a model for genetic improvement of major OECD crops for sustainable farming”.
Notice bibliographique
Résumé
This review addresses the mechanisms by which epigenetic variation modulates plant gene regulation and phenotype. In particular we explore the scope for harnessing such processes within the context of crop genetic improvement. We focus on the role of DNA methylation as an epigenetic mark that contributes to epiallelic diversity and modulation of gene regulation. We outline the prevalence and distribution of epigenetic marks in relation to eukaryote developmental processes, and in particular identify where this may be relevant to crop traits both in terms of specific developmental stages and in relation to physiological responses to environmental change. Recent whole genome surveys have identified specific characteristics of the distribution of DNA methylation within plant genomes. Together with greater understanding of the mode of action of different maintenance and de novo methyltransferases, this provides an opportunity to modulate DNA methylation status at specific loci as an intervention strategy in crop genetic improvement. We discuss alternative approaches that may be suitable for harnessing such induced epiallelic variation. Most of the discussion is associated with Brassica crops, which demonstrate considerable morphological plasticity, segmental chromosomal duplication, and polyploidy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».