Genome-wide DNA polymorphisms in Kavuni, a traditional rice cultivar with nutritional and therapeutic properties
Notice bibliographique
Résumé
Although rice genome was sequenced in the year 2002, efforts in resequencing the large number of available accessions, landraces, traditional cultivars, and improved varieties of this important food crop are limited. We have initiated resequencing of the traditional cultivars from India. Kavuni is an important traditional rice cultivar from South India that attracts premium price for its nutritional and therapeutic properties. Whole-genome sequencing of Kavuni using Illumina platform and SNPs analysis using Nipponbare reference genome identified 1 150 711 SNPs of which 377 381 SNPs were located in the genic regions. Non-synonymous SNPs (62 708) were distributed in 19 251 genes, and their number varied between 1 and 115 per gene. Large-effect DNA polymorphisms (7769) were present in 3475 genes. Pathway mapping of these polymorphisms revealed the involvement of genes related to carbohydrate metabolism, translation, protein-folding, and cell death. Analysis of the starch biosynthesis related genes revealed that the granule-bound starch synthase I gene had T/G SNPs at the first intron/exon junction and a two-nucleotide combination, which were reported to favour high amylose content and low glycemic index. The present study provided a valuable genomics resource to study the rice varieties with nutritional and medicinal properties.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».