Identifying regions of the wheat genome controlling seed development by mapping expression quantitative trait loci†
Notice bibliographique
Résumé
Statistical methods established for the genetic analysis of quantitative traits can be applied to gene expression data. Quantitative trait locus (QTL) analysis can associate the expression of genes or groups of genes with particular genomic regions, and thereby identify regions regulating gene expression. A segregating population of 41 doubled haploid (DH) lines from the hard red spring wheat cross RL4452 x 'AC Domain' was used to map expression level polymorphisms. This population had previously been mapped with microsatellites, and includes a full QTL analysis for agronomic and seed quality traits. Expression analysis on mRNA from developing seed grown in two field locations was conducted on 39 of the 41 DH lines using the Affymetrix GeneChip Wheat Genome Array. Analysis of the hybridization intensity identified 1484 Affymetrix probe sets in the first location and 10,280 probe sets in the second location, where the hybridization intensity varied significantly between genotypes of the population. A common set of 1455 probe sets differing in intensity between genotypes in both locations was used for mapping, and 542 QTLs were identified that each mapped to a single chromosome interval, illustrating that major gene expression QTLs could be found in wheat. Genomic regions corresponding to multiple gene expression QTLs were identified. Comparison of expression mapping data with physical mapping of wheat expressed sequence tag (EST) sequences using rice synteny, as well as logarithm of odds (LOD) score analysis, showed that both cis- and trans-acting expression QTLs were present. Chromosomes 1D and 4B may contain significant trans-regulatory regions in this population.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».