Combined analysis of genome-wide expression profiling of maize (<i>Zea mays</i> L.) leaves infected with <i>Ustilago maydis</i>
Notice bibliographique
Résumé
Although many gene expression profiling studies of maize leaves infected with Ustilago maydis have been published, heterogeneity of the results, caused by various data processing methods and pathogenic strains in different data sets, remains strong. Hence, we conducted a combined analysis of six genome-wide expression data sets of maize leaves infected with five different U. maydis strains by using the same pre-processing and quality control procedures. Six data sets were regrouped into five groups according to pathogenic strain used. Subsequently, each group of data set was processed by Multi-array Average for pre-processing and by pair-wise Pearson correlation for quality control. The differentially expressed genes were calculated by a standard linear mixed-effect model and then validated by various sensitivity analysis and multiple evidences. Finally, 44 unique differentially expressed genes were identified. Pathway enrichment analysis indicated that these genes related to response to fungus, oxidation-reduction, transferase activity, and several carbohydrate metabolic and catabolic processes. In addition, the hub genes within protein-protein interaction networks showed high relevance with the basic pathogenesis. We report a highly credible differentially expressed list, and the genes with multiple validations may denote a common signature of U. maydis in maize, which provides a new window for disease-resistant protection of maize plants.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».