Systems mapping: how to improve the genetic mapping of complex traits through design principles of biological systems
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
BACKGROUND: Every phenotypic trait can be viewed as a "system" in which a group of interconnected components function synergistically to yield a unified whole. Once a system's components and their interactions have been delineated according to biological principles, we can manipulate and engineer functionally relevant components to produce a desirable system phenotype. RESULTS: We describe a conceptual framework for mapping quantitative trait loci (QTLs) that control complex traits by treating trait formation as a dynamic system. This framework, called systems mapping, incorporates a system of differential equations that quantifies how alterations of different components lead to the global change of trait development and function through genes, and provides a quantitative and testable platform for assessing the interplay between gene action and development. We applied systems mapping to analyze biomass growth data in a mapping population of soybeans and identified specific loci that are responsible for the dynamics of biomass partitioning to leaves, stem, and roots. CONCLUSIONS: We show that systems mapping implemented by design principles of biological systems is quite versatile for deciphering the genetic machineries for size-shape, structural-functional, sink-source and pleiotropic relationships underlying plant physiology and development. Systems mapping should enable geneticists to shed light on the genetic complexity of any biological system in plants and other organisms and predict its physiological and pathological states.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle