Identification and characterization of genes on a single subgenome in the hexaploid wheat (<i>Triticum aestivum</i> L.) genotype ‘Chinese Spring’
Notice bibliographique
Résumé
Gene loss during the formation of hexaploid bread wheat has been repeatedly reported. However, our knowledge on genome-wide analysis of the genes present on a single subgenome (SSG) in bread wheat is still limited. In this study, by analysing the 'Chinese Spring' chromosome arm shotgun sequences together with high-confidence gene models, we detected 433 genes on a SSG. Greater gene loss was observed in A and D subgenomes compared with B subgenome. More than 79% of the orthologs for these SSG genes were detected in diploid and tetraploid relatives of hexaploid wheat. Unexpectedly, no bias in expression breadth or in the distribution patterns of GO (gene ontology) terms for these genes was detected among the high-confidence genes. Further, network and KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) pathway analyses indicated that most of these genes were not functionally related to each other. Interestingly, 30.7% of these SSG genes were most highly expressed in root, showing biased distribution given the distribution of the whole high-confidence genes. Collectively, these results facilitate our understanding of the loss of the genes that were retained in a SSG during the formation of hexaploid wheat.
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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 ».