Single-molecule real-time transcript sequencing facilitates common wheat genome annotation and grain transcriptome research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The large and complex hexaploid genome has greatly hindered genomics studies of common wheat (Triticum aestivum, AABBDD). Here, we investigated transcripts in common wheat developing caryopses using the emerging single-molecule real-time (SMRT) sequencing technology PacBio RSII, and assessed the resultant data for improving common wheat genome annotation and grain transcriptome research. RESULTS: We obtained 197,709 full-length non-chimeric (FLNC) reads, 74.6 % of which were estimated to carry complete open reading frame. A total of 91,881 high-quality FLNC reads were identified and mapped to 16,188 chromosomal loci, corresponding to 13,162 known genes and 3026 new genes not annotated previously. Although some FLNC reads could not be unambiguously mapped to the current draft genome sequence, many of them are likely useful for studying highly similar homoeologous or paralogous loci or for improving chromosomal contig assembly in further research. The 91,881 high-quality FLNC reads represented 22,768 unique transcripts, 9591 of which were newly discovered. We found 180 transcripts each spanning two or three previously annotated adjacent loci, suggesting that they should be merged to form correct gene models. Finally, our data facilitated the identification of 6030 genes differentially regulated during caryopsis development, and full-length transcripts for 72 transcribed gluten gene members that are important for the end-use quality control of common wheat. CONCLUSIONS: Our work demonstrated the value of PacBio transcript sequencing for improving common wheat genome annotation through uncovering the loci and full-length transcripts not discovered previously. The resource obtained may aid further structural genomics and grain transcriptome studies of common wheat.
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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 | 0,001 | 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 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 ».