Making the most of drought and salinity transcriptomics
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
More than 100 different studies of plant transcriptomic responses to salinity or drought-related stress have now been published. Most of these use microarrays or related high-throughput profiling technologies. This compels us to ask three questions in review: (1) what has transcriptomics contributed to our understanding of stress physiology; (2) what limits the ability of transcriptomics to contribute to increases in stress tolerance; and (3) given these limits, what are the most appropriate uses of transcriptomics? We conclude that although microarrays are now a mature technology that accurately describes the transcriptome, the consistently low correlation between transcript abundance and other measures of gene expression imposes an inherent limitation that cannot be ignored. Further limitations on the relevance of transcriptomics arise in some cases from experimental practices related to the treatment regimen and the selection of tissue or germplasm. Nevertheless, there is good evidence to support the continued use of transcriptomics, especially emerging techniques such as RNA-Seq, as a screening tool for candidate gene discovery. Microarrays can also be valuable in analysing the transcriptome per se (e.g. when describing the phenotype of a transcription factor mutant or discovering non-coding RNA species), and when integrated with other types of data including metabolomic analyses.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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