Identification of conserved core xylem gene sets: conifer cDNA microarray development, transcript profiling and computational analyses
Notice bibliographique
Résumé
One approach for investigating the molecular basis of wood formation is to integrate microarray profiling data sets and sequence analyses, comparing tree species with model plants such as Arabidopsis. Conifers may be included in comparative studies thanks to large-scale expressed sequence tag (EST) analyses, which enable the development of cDNA microarrays with very significant genome coverage. A microarray of 10,400 low-redundancy sequences was designed starting from white spruce (Picea glauca (Moench.) Voss) cDNAs. Computational procedures that were developed to ensure broad transcriptome coverage and efficient PCR amplification were used to select cDNA clones, which were re-sequenced in the microarray manufacture process. White spruce transcript profiling experiments that compared secondary xylem to phloem and needles identified 360 xylem-preferential gene sequences. The functional annotations of all differentially expressed sequences were highly consistent with the results of similar analyses carried out in angiosperm trees and herbaceous plants. Computational analyses comparing the spruce microarray sequences and core xylem gene sets from Arabidopsis identified 31 transcripts that were highly conserved in angiosperms and gymnosperms, in terms of both sequence and xylem expression. Several other spruce sequences have not previously been linked to xylem differentiation (including genes encoding TUBBY-like domain proteins (TLPs) and a gibberellin insensitive (gai) gene sequence) or were shown to encode proteins of unknown function encompassing diverse conserved domains of unknown function.
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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 ».