Natural Variation in Gene Expression Between Wild and Weedy Populations of <i>Helianthus annuus</i>
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Notice bibliographique
Résumé
The molecular genetic changes underlying the transformation of wild plants into agricultural weeds are poorly understood. Here we use a sunflower cDNA microarray to detect variation in gene expression between two wild (non-weedy) Helianthus annuus populations from Utah and Kansas and four weedy H. annuus populations collected from agricultural fields in Utah, Kansas, Indiana, and California. When grown in a common growth chamber environment, populations differed substantially in their gene expression patterns, indicating extensive genetic differentiation. Overall, 165 uni-genes, representing approximately 5% of total genes on the array, showed significant differential expression in one or more weedy populations when compared to both wild populations. This subset of genes is enriched for abiotic/biotic stimulus and stress response proteins, which may underlie niche transitions from the natural sites to agricultural fields for H. annuus. However, only a small proportion of the differentially expressed genes overlapped in multiple wild vs. weedy comparisons, indicating that most of the observed expression changes are due to local adaptation or neutral processes, as opposed to parallel genotypic adaptation to agricultural fields. These results are consistent with an earlier phylogeographic study suggesting that weedy sunflowers have evolved multiple times in different regions of the United States and further indicate that the evolution of weedy sunflowers has been accompanied by substantial gene expression divergence in different weedy populations.
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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.
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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 découle