Identification and analysis of differentially expressed genes in differentiating xylem of Chinese fir (<i>Cunninghamia lanceolata</i>) by suppression subtractive hybridization
Notice bibliographique
Résumé
Wood is an important raw material for global industries with rapidly increasing demand. To isolate the genes differentially expressed during xylogenesis of Chinese fir (Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook.), we used a novel system. Forward and reverse subtracted cDNA libraries were constructed using the suppression subtractive hybridization method; for the forward library we used cDNA from the mutant Dugansha as the tester and cDNA from the wild-type clone Jurong 0 as the driver, and for the reverse library we used Jurong 0 cDNA as the tester and Dugansha cDNA as the driver. Transcriptional profiling was performed using a macroarray with 4 digoxigenin-labeled probes. We obtained 618 and 409 clones from the forward and the reverse subtracted library, respectively. A total of 405 unique expressed sequence tags (ESTs) were obtained. Forty percent of the ESTs exhibited homologies with proteins of known function and fell into 4 major classes: metabolism, cell wall biogenesis and remodeling, signal transduction, and stress. Real-time PCR was performed to confirm the results. The expression levels of 11 selected ESTs were consistent with both macroarray and real-time PCR results. The systematic analysis of genes involved in wood formation in Chinese fir provides valuable insights into the molecular mechanisms involved in xylem differentiation and is an important resource for forest research that can be directed toward understanding the genetic control of wood formation and future endeavors to modify wood and fiber properties for industrial use.
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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 ».