Using a periclinal chimera to unravel layer‐specific gene expression in plants
Notice bibliographique
Résumé
Plant organs are made from multiple cell types, and defining the expression level of a gene in any one cell or group of cells from a complex mixture is difficult. Dicotyledonous plants normally have three distinct layers of cells, L1, L2 and L3. Layer L1 is the single layer of cells making up the epidermis, layer L2 the single cell sub-epidermal layer and layer L3 constitutes the rest of the internal cells. Here we show how it is possible to harvest an organ and characterise the level of layer-specific expression by using a periclinal chimera that has its L1 layer from Solanum pennellii and its L2 and L3 layers from Solanum lycopersicum. This is possible by measuring the level of the frequency of species-specific transcripts. RNA-seq analysis enabled the genome-wide assessment of whether a gene is expressed in the L1 or L2/L3 layers. From 13 277 genes that are expressed in both the chimera and the parental lines and with at least one polymorphism between the parental alleles, we identified 382 genes that are preferentially expressed in L1 in contrast to 1159 genes in L2/L3. Gene ontology analysis shows that many genes preferentially expressed in L1 are involved in cutin and wax biosynthesis, whereas numerous genes that are preferentially expressed in L2/L3 tissue are associated with chloroplastic processes. These data indicate the use of such chimeras and provide detailed information on the level of layer-specific expression of genes.
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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) | 0,001 | 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 ».