Construction and analysis of an SSH cDNA library of early heat-induced genes of<i>Vigna aconitifolia</i>variety RMO-40
Notice bibliographique
Résumé
Moth bean ( Vigna aconitifolia (Jacq.) Marechal) is an important grain legume crop grown in rain fed areas of hot desert regions of Thar, India, under scorching sun rays with very little supplementation of water. An SSH cDNA library was generated from leaf tissues of V. aconitifolia var. RMO-40 exposed to an elevated temperature of 42 °C for 5 min to identify early-induced genes. A total of 488 unigenes (114 contigs and 374 singletons) were derived by cluster assembly and sequence alignment of 738 ESTs; out of 206 ESTs (28%) of unknown proteins, 160 ESTs (14%) were found to be novel to moth bean. Only 578 ESTs (78%) showed significant BLASTX similarity (<1 × 10(-6)) in the NCBI non-redundant database. Gene ontology functional classification terms were retrieved for 479 (65%) sequences, and 339 sequences were annotated with 165 EC codes and mapped to 68 different KEGG pathways. Four hundred and fifty-two ESTs were further annotated with InterProScan (IPS), and no IPS was assigned to 153 ESTs. In addition, the expression level of 27 ESTs in response to heat stress was evaluated through semiquantitative RT-PCR assay. Approximately 20 different signaling genes and 16 different transcription factors have been shown to be associated with heat stress in moth bean for the first time.
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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 | 0,001 |
| 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 ».