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Enregistrement W2372291773 · doi:10.1139/gen-2016-0019

Nucleotide diversity, natural variation, and evolution of <i>Flexible culm-1</i> and <i>Strong culm-2</i> lodging resistance genes in rice

2016· article· en· W2372291773 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Abdul Rehman Rashid, Yan Zhao, Hongliang Zhang, Jinjie Li, Zichao Li

Notice bibliographique

RevueGenome · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Mapping and Diversity in Plants and Animals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKey Technologies Research and Development Program
Mots-clésBiologyHaplotypeOryza sativaGeneticsOryza rufipogonAlleleNucleotide diversityGeneSingle-nucleotide polymorphismOryzaGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lodging resistance is one of the vital traits in yield improvement and sustainability. Culm wall thickness, diameter, and strength are different traits that can govern the lodging resistance in rice. The genes SCM2 and FC1 have been isolated for culm thickness, strength, and flexibility, but their functional nucleotide variations were still unknown. We used a 13× deep sequence of 795 diverse genotypes to present the functional variation and SNP diversity in SCM2 and FC1. The major functional variant for the SCM2 gene was at position 27480181 and for the FC1 gene at position 31072992. Haplotype analysis of both genes provided their various allelic differences among haplotypes. SCM2 alleles further presented the evolution of Oryza sativa L. subsp. indica and subsp. japonica genomes from common parent in different geographical zones, while the haplotypes of FC1 suggested their evolution from different strains of the common parent Oryza rufipogon. SCM2 showed purifying selection and functional associations with rare alleles, while FC1 displayed balanced selection favored by multiple heterozygous alleles. Genotypes with an allelic combination of SCM2-3 and FC1-2 in japonica background exhibited striking resistance against lodging, which can be used in further breeding programs.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,193
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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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