Characterization of the reniform nematode genome by shotgun sequencing
Notice bibliographique
Résumé
The reniform nematode (RN), a major agricultural pest particularly on cotton in the United States, is among the major plant-parasitic nematodes for which limited genomic information exists. In this study, over 380 Mb of sequence data were generated from pooled DNA of four adult female RNs and assembled into 67,317 contigs, including 25,904 (38.5%) predicted coding contigs and 41,413 (61.5%) noncoding contigs. Most of the characterized repeats were of low complexity (88.9%), and 0.9% of the contigs matched with 53.2% of GenBank ESTs. The most frequent Gene Ontology (GO) terms for molecular function and biological process were protein binding (32%) and embryonic development (20%). Further analysis showed that 741 (1.1%), 94 (0.1%), and 169 (0.25%) RN genomic contigs matched with 1328 (13.9%), 1480 (5.4%), and 1330 (7.4%) supercontigs of Meloidogyne incognita, Brugia malayi, and Pristionchus pacificus, respectively. Chromosome 5 of Caenorhabditis elegans had the highest number of hits to the RN contigs. Seven putative detoxification genes and three carbohydrate-active enzymes (CAZymes) involved in cell wall degradation were studied in more detail. Additionally, kinases, G protein-coupled receptors, and neuropeptides functioning in physiological, developmental, and regulatory processes were identified in the RN genome.
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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 ».