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Enregistrement W2742977859 · doi:10.1038/s41598-017-08317-y

Mutations in the promoter, intron and CDS of two FAD2 generate multiple alleles modulating linoleic acid level in yellow mustard

2017· article· en· W2742977859 sur OpenAlexafffund
Fangqin Zeng, Vicky Roslinsky, Bifang Cheng

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid metabolism and biosynthesis
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésAlleleIntronGeneticsBiologyGenePromoterExonIndelLinoleic acidGenotypeSingle-nucleotide polymorphismFatty acidGene expressionBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Linoleic acid (C18:2) is an important polyunsaturated fatty acid in the seed oil of many crops. Here, we report that mutations in the promoter, intron and CDS of the FAD2 genes SalFAD2.LIA1 and SalFAD2.LIA2 generate three alleles LIA1a , LIA 1b and lia 1 and two alleles LIA2 and lia2, respectively, controlling the C18:2 variation (4.4–32.7%) in yellow mustard. The allelic effect on increasing C18:2 content is LIA 1a > LIA 1b > lia 1 , LIA2 > lia2, and LIA 1a > LIA2. The five FAD2 alleles each contain two exons, one intron and a promoter adjacent to exon 1. LIA1a has a 1152 bp CDS, a 1221 bp intron with promoter function and a 607 bp promoter. Compared with LIA 1a , the intron of LIA 1b has reduced promoter activity and that of LIA2 and lia2 has no promoter function due to extensive SNP and indel mutations. lia1 differed from LIA1b by having an insertion of 1223 bp retrotransposon in its intron. lia 2 with mutations in the promoter has reduced promoter activity compared with LIA 2 . This study revealed that complex quantitative variation of trait phenotype in plants could be modulated by multiple alleles of oligogenic loci resulting from mutations in the regulatory region and CDS.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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