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Enregistrement W2296382581 · doi:10.1139/gen-2015-0128

Characterization and abiotic stress-responsive expression analysis of <i>SGT1</i> genes in <i>Brassica oleracea</i>

2016· article· en· W2296382581 sur OpenAlexvenueno aff
Ashokraj Shanmugam, Senthil Kumar Thamilarasan, Jong‐In Park, Mi Young Jung, Ill–Sup Nou

Notice bibliographique

RevueGenome · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceRural Development AdministrationKorea Forest ServiceMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsMinistry of Oceans and Fisheries
Mots-clésBrassica oleraceaBiologyGeneGeneticsAbiotic stressAbiotic componentGene expressionBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SGT1 genes are involved in enhancing plant responses to various biotic and abiotic stresses. Brassica oleracea is known to contain two types of SGT1 genes, namely suppressor of G2 allele of SKP1 and suppressor of GCR2. In this study, through systematic analysis, four putative SGT1 genes were identified and characterized in B. oleracea. In phylogenetic analysis, the genes clearly formed separate groups, namely BolSGT1a, BolSGT1b (both suppressor of G2 allele of SKP1 types), and BolSGT1 (suppressor of GCR2). Functional domain analysis and organ-specific expression patterns suggested possible roles for BolSGT1 genes during stress conditions. BolSGT1 genes showed significant changes in expression in response to heat, cold, drought, salt, or ABA treatment. Interaction network analysis supported the expression analysis, and showed that the BolSGT1a and BolSGT1b genes are strongly associated with co-regulators during stress conditions. However, the BolSGT1 gene did not show any strong association. Hence, BolSGT1 might be a stress resistance-related gene that functions without a co-regulator. Our results show that BolSGT1 genes are potential target genes to improve B. oleracea resistance to abiotic stresses such as heat, cold, and salt.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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