A Simple and Efficient Approach to Elucidate Genomic Contribution of Transcripts to a Target Gene in Polyploids: The Case of Hexaploid Wheat (Triticum aestivum L.)
Notice bibliographique
Résumé
L.) is one of the most economically important crops in the world, however, gene functional studies in this crop have been lagging mainly due to the complexity of its polyploid genome, which is derived through two rounds of intergeneric hybridization events that led to the presence of six copies for each gene. Elucidating the transcript contribution of each genome to the total expression of a target gene in polyploids such as hexaploid wheat has a paramount significance for direct discovery of genes and the associated molecular mechanisms controlling traits of agronomic importance. A polymerase chain reaction approach that involved primers amplifying DNA fragments unique to each homeolog of a target gene and quantitation of the intensity of the resulting fragment bands were able to successfully determine the genomic transcript contributions as a percentage of target gene's total expression in hexaploid wheat. Our results showed that the genomic contributions of transcripts to a target gene vary with genotype and tissue type, suggesting the distinct role of each homeolog in regulating the trait associated with the target gene. The approach described in this study is an effective and economical method to elucidate the genomic transcript contribution to the total expression of individual target genes in hexaploid wheat. It can also be applied to determine the transcript contribution of each genome towards the collective expression of a target gene in other economically important polypoid crop species.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».