Expression and genome organization of resistance gene analogs in soybean
Notice bibliographique
Résumé
Sequence analysis of cloned plant disease-resistance genes reveals a number of conserved domains. Researchers have used these domains to amplify analogous sequences, resistance gene analogs (RGAs), from soybean and other crops. Many of these RGAs map in close proximity to known resistance genes. While this technique is useful in identifying potential disease resistance loci, identifying the functional resistance gene from a cluster of homologs requires sequence information from outside of these conserved domains. To study RGA expression and to determine the extent of their similarity to other plant resistance genes, two soybean cDNA libraries (root and epicotyl) were screened by hybridization with RGA class-specific probes. cDNAs hybridizing to RGA probes were detected in each library. Two types of cDNAs were identified. One type was full-length and contained several disease-resistance gene (R-gene) signatures. The other type contained several deletions within these signatures. Sequence analyses of the cDNA clones placed them in the Toll-Interleukin-1 receptor, nucleotide binding domain, and leucine-rich repeat family of disease-resistance genes. Using clone-specific primers from within the 3' end of the LRRs, we were able to map two cDNA clones (LM6 and MG13) to a BAC contig that is known to span a cluster of disease-resistance genes.
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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) | 0,001 | 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 ».