Use of a large-scale Triticeae expressed sequence tag resource to reveal gene expression profiles in hexaploid wheat (<i>Triticum aestivum</i>L.)
Notice bibliographique
Résumé
The US Wheat Genome Project, funded by the National Science Foundation, developed the first large public Triticeae expressed sequence tag (EST) resource. Altogether, 116,272 ESTs were produced, comprising 100,674 5' ESTs and 15 598 3' ESTs. These ESTs were derived from 42 cDNA libraries, which were created from hexaploid bread wheat (Triticum aestivum L.) and its close relatives, including diploid wheat (T. monococcum L. and Aegilops speltoides L.), tetraploid wheat (T. turgidum L.), and rye (Secale cereale L.), using tissues collected from various stages of plant growth and development and under diverse regimes of abiotic and biotic stress treatments. ESTs were assembled into 18,876 contigs and 23,034 singletons, or 41,910 wheat unigenes. Over 90% of the contigs contained fewer than 10 EST members, implying that the ESTs represented a diverse selection of genes and that genes expressed at low and moderate to high levels were well sampled. Statistical methods were used to study the correlation of gene expression patterns, based on the ESTs clustered in the 1536 contigs that contained at least 10 5' EST members and thus representing the most abundant genes expressed in wheat. Analysis further identified genes in wheat that were significantly upregulated (p < 0.05) in tissues under various abiotic stresses when compared with control tissues. Though the function annotation cannot be assigned for many of these genes, it is likely that they play a role associated with the stress response. This study predicted the possible functionality for 4% of total wheat unigenes, which leaves the remaining 96% with their functional roles and expression patterns largely unknown. Nonetheless, the EST data generated in this project provide a diverse and rich source for gene discovery in wheat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».