Genome-Wide Analysis of Transposon Insertion Polymorphisms Reveals Intraspecific Variation in Cultivated Rice
Notice bibliographique
Résumé
Insertions and precise eliminations of transposable elements generated numerous transposon insertion polymorphisms (TIPs) in rice (Oryza sativa). We observed that TIPs represent more than 50% of large insertions and deletions (>100 bp) in the rice genome. Using a comparative genomic approach, we identified 2,041 TIPs between the genomes of two cultivars, japonica Nipponbare and indica 93-11. We also identified 691 TIPs between Nipponbare and indica Guangluai 4 in the 23-Mb collinear regions of chromosome 4. Among them, retrotransposon-based insertion polymorphisms were used to reveal the evolutionary relationships of these three cultivars. Our conservative estimates suggest that the TIPs generated approximately 14% of the genomic DNA sequence differences between subspecies indica and japonica. It was also found that more than 10% of TIPs were located in expressed gene regions, representing an important source of genetic variation. Transcript evidence implies that these TIPs induced a series of genetic differences between two subspecies, including interrupting host genes, creating different expression forms, drastically changing intron length, and affecting expression levels of adjacent genes. These analyses provide genome-wide insights into evolutionary history and genetic variation of rice.
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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 | 0,001 |
| 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 ».