Wheat EST resources for functional genomics of abiotic stress
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: Wheat is an excellent species to study freezing tolerance and other abiotic stresses. However, the sequence of the wheat genome has not been completely characterized due to its complexity and large size. To circumvent this obstacle and identify genes involved in cold acclimation and associated stresses, a large scale EST sequencing approach was undertaken by the Functional Genomics of Abiotic Stress (FGAS) project. RESULTS: We generated 73,521 quality-filtered ESTs from eleven cDNA libraries constructed from wheat plants exposed to various abiotic stresses and at different developmental stages. In addition, 196,041 ESTs for which tracefiles were available from the National Science Foundation wheat EST sequencing program and DuPont were also quality-filtered and used in the analysis. Clustering of the combined ESTs with d2_cluster and TGICL yielded a few large clusters containing several thousand ESTs that were refractory to routine clustering techniques. To resolve this problem, the sequence proximity and "bridges" were identified by an e-value distance graph to manually break clusters into smaller groups. Assembly of the resolved ESTs generated a 75,488 unique sequence set (31,580 contigs and 43,908 singletons/singlets). Digital expression analyses indicated that the FGAS dataset is enriched in stress-regulated genes compared to the other public datasets. Over 43% of the unique sequence set was annotated and classified into functional categories according to Gene Ontology. CONCLUSION: We have annotated 29,556 different sequences, an almost 5-fold increase in annotated sequences compared to the available wheat public databases. Digital expression analysis combined with gene annotation helped in the identification of several pathways associated with abiotic stress. The genomic resources and knowledge developed by this project will contribute to a better understanding of the different mechanisms that govern stress tolerance in wheat and other cereals.
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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 | 0,000 | 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 découle