Comparative bioinformatic analysis of genes expressed in common bean (<i>Phaseolus vulgaris</i> L.) seedlings
Notice bibliographique
Résumé
To rapidly and cost-effectively generate gene expression data, we developed an annotated unigene database of common bean (Phaseolus vulgaris L.). In this study, 3 cDNA libraries were constructed from the bean breeding line SEL1308, 1 from young leaf and 2 from seedlings inoculated or not inoculated with the fungal pathogen Colletotrichum lindemuthianum (Sacc. & Magnus) Briosi & Cavara, which causes anthracnose in common bean. To this date, 5255 single-pass sequences have been included in the database after selection based on sequence quality. These ESTs were trimmed and clustered using the computer programs Phred and CAP3 to form a unigene collection of 3126 unique sequences. Within clusters, 318 single nucleotide polymorphisms (SNPs) and 68 insertions-deletions (indels) were found, indicating the presence of paralogous gene families in our database. Each unigene sequence was analyzed for possible function using their similarity to known genes represented in the GenBank database and classified into 14 categories. Only 314 unigenes showed significant similarities to Phaseolus genomic sequences and P. vulgaris ESTs, which indicates that 90% (2818 unigenes) of our database represent newly discovered common bean genes. In addition, 12% (387 unigenes) were shown to be specific to common bean. This study represents a first step towards the discovery of novel genes in beans and a valuable source of molecular markers for expressed gene tagging and mapping.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».