Generation and comparative analysis of full-length transcriptomes in sweetpotato and its putative wild ancestor <i>I. trifida</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sweetpotato [ Ipomoea batatas (L.) Lam.] is one of the most important crops in many developing countries and provides a candidate source of bioenergy. However, neither high-quality reference genome nor large-scale full-length cDNA sequences for this outcrossing hexaploid are still lacking, which in turn impedes progress in research studies in sweetpotato functional genomics and molecular breeding. In this study, we apply a combination of second- and third-generation sequencing technologies to sequence full-length transcriptomes in sweetpotato and its putative ancestor I. trifida . In total, we obtained 53,861/51,184 high-quality transcripts, which includes 34,963/33,637 putative full-length cDNA sequences, from sweetpotato/ I. trifida . Amongst, we identified 104,540/94,174 open reading frames, 1476/1475 transcription factors, 25,315/27,090 simple sequence repeats, 417/531 long non-coding RNAs out of the sweetpotato/ I. trifida dataset. By utilizing public available genomic contigs, we analyzed the gene features (including exon number, exon size, intron number, intron size, exon-intron structure) of 33,119 and 32,793 full-length transcripts in sweetpotato and I. trifida , respectively. Furthermore, comparative analysis between our transcript datasets and other large-scale cDNA datasets from different plant species enables us assessing the quality of public datasets, estimating the genetic similarity across relative species, and surveyed the evolutionary pattern of genes. Overall, our study provided fundamental resources of large-scale full-length transcripts in sweetpotato and its putative ancestor, for the first time, and would facilitate structural, functional and comparative genomics studies in this important crop.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».