Conifer genomics and adaptation: at the crossroads of genetic diversity and genome function
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Conifers have been understudied at the genomic level despite their worldwide ecological and economic importance but the situation is rapidly changing with the development of next generation sequencing ( NGS ) technologies. With NGS , genomics research has simultaneously gained in speed, magnitude and scope. In just a few years, genomes of 20–24 gigabases have been sequenced for several conifers, with several others expected in the near future. Biological insights have resulted from recent sequencing initiatives as well as genetic mapping, gene expression profiling and gene discovery research over nearly two decades. We review the knowledge arising from conifer genomics research emphasizing genome evolution and the genomic basis of adaptation, and outline emerging questions and knowledge gaps. We discuss future directions in three areas with potential inputs from NGS technologies: the evolutionary impacts of adaptation in conifers based on the adaptation‐by‐speciation model; the contributions of genetic variability of gene expression in adaptation; and the development of a broader understanding of genetic diversity and its impacts on genome function. These research directions promise to sustain research aimed at addressing the emerging challenges of adaptation that face conifer trees. Contents Summary 44 I. Introduction 44 II. Why conifer genomics? 45 III. Conifer genome structure and evolution 46 IV. Genomics of adaptation in conifers 49 V. Emerging research directions toward a more integrated understanding of genetic diversity and genome function 57 VI. Conclusion 58 Acknowledgements 58 References 58
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle