Comparative Transcriptomics Among Four White Pine Species
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conifers are the dominant plant species throughout the high latitude boreal forests as well as some lower latitude temperate forests of North America, Europe, and Asia. As such, they play an integral economic and ecological role across much of the world. This study focused on the characterization of needle transcriptomes from four ecologically important and understudied North American white pines within the Pinus subgenus Strobus. The populations of many Strobus species are challenged by native and introduced pathogens, native insects, and abiotic factors. RNA from the needles of western white pine (Pinus monticola), limber pine (Pinus flexilis), whitebark pine (Pinus albicaulis), and sugar pine (Pinus lambertiana) was sampled, Illumina short read sequenced, and de novo assembled. The assembled transcripts and their subsequent structural and functional annotations were processed through custom pipelines to contend with the challenges of non-model organism transcriptome validation. Orthologous gene family analysis of over 58,000 translated transcripts, implemented through Tribe-MCL, estimated the shared and unique gene space among the four species. This revealed 2025 conserved gene families, of which 408 were aligned to estimate levels of divergence and reveal patterns of selection. Specific candidate genes previously associated with drought tolerance and white pine blister rust resistance in conifers were investigated.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 0,002 |
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 découle