Application of comparative genomics to narrow-leafed lupin (<i>Lupinus angustifolius</i>L.) using sequence information from soybean and<i>Arabidopsis</i>
Notice bibliographique
Résumé
The completion of genome-sequencing initiatives for model plants and EST databases for major crop species provides a large resource for gaining fundamental knowledge of complex gene interactions and the functional significance of proteins. There are increasingly numerous opportunities to transfer this information to other plant species with uncharacterized genomes and make advances in genome analysis, gene expression, and predicted protein function. In this study, we have used DNA sequences from soybean and Arabidopsis to determine the feasibility of applying comparative genomics to narrow-leafed lupin. We have used transcribed sequences from soybean and showed that a high proportion cross hybridize to lupin DNA, identifying similar genes and providing landmarks for estimating the degree of chromosomal synteny between species. To further investigate comparative relationships in this study, a detailed analysis of three lupin genes and comparison of orthologs from soybean and Arabidopsis shows that, in some cases, gene structure and expression are highly conserved and their proteins may have similar function. In other cases, genes show variation in expression profiles indicating alternative functions across species. The advantages and limitation of using soybean and Arabidopsis sequences for comparative genomics in lupins are discussed.
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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 ».