Divergent evolutionary mechanisms of co-located<i>Tak</i>/<i>Lrk</i>and<i>Glu-D3</i>loci revealed by comparative analysis of grass genomes
Notice bibliographique
Résumé
Seed storage and disease resistance proteins are major traits of wheat. The study of their gene organization and evolution has some implications in breeding. In this study, we characterized the hexaploid wheat D-genome BAC clone TaBAC703A9 that contains a low molecular weight glutenin locus (Glu-D3) and a resistance gene analogue cluster. With a gene density of one gene per 4.8 kb, the cluster contains four resistance gene analogues, namely Tak703-1, Lrr703, Tak703, and Lrk703. This structural cluster unit was conserved across nine grass genomes, but divergent evolutionary mechanisms have been involved in shaping the Tak/Lrk loci in the different species. Gene duplication was the major force for the Tak/Lrk evolution in oats, maize, barley, wheat, sorghum, and Brachypodium, while tandem duplication drove the expansion of this locus in japonica rice. Despite the close proximity of the Glu-D3 and the Tak/Lrk loci in wheat, the evolutionary mechanisms that drove their amplification differ. The Glu-D3 region had a lower gene density, and its amplification was driven by retroelements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».