MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2807769204 · doi:10.1038/s41467-018-04562-5

High-resolution crossover mapping reveals similarities and differences of male and female recombination in maize

2018· article· en· W2807769204 sur OpenAlexaff
Penny M. A. Kianian, Minghui Wang, Kristin Simons, Farhad Ghavami, Yan He, Stefanie Dukowic‐Schulze, Anitha Sundararajan, Qi Sun, Jarosław Pillardy, Joann Mudge, Changbin Chen, Shahryar F. Kianian, Wojciech P. Pawlowski

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Mapping and Diversity in Plants and Animals
Établissements canadiensNational Research Council Institute for Biodiagnostics
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésH3K4me3BiologyNucleosomeGeneticsChromatinRecombinationGeneEvolutionary biologyMeiosisHistoneGenomePopulationEpigeneticsPromoterGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meiotic crossovers (COs) are not uniformly distributed across the genome. Factors affecting this phenomenon are not well understood. Although many species exhibit large differences in CO numbers between sexes, sex-specific aspects of CO landscape are particularly poorly elucidated. Here, we conduct high-resolution CO mapping in maize. Our results show that CO numbers as well as their overall distribution are similar in male and female meioses. There are, nevertheless, dissimilarities at local scale. Male and female COs differ in their locations relative to transcription start sites in gene promoters and chromatin marks, including nucleosome occupancy and tri-methylation of lysine 4 of histone H3 (H3K4me3). Our data suggest that sex-specific factors not only affect male-female CO number disparities but also cause fine differences in CO positions. Differences between male and female CO landscapes indicate that recombination has distinct implications for population structure and gene evolution in male and in female meioses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations105
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature CommunicationsMême sujetGenetic Mapping and Diversity in Plants and AnimalsTravaux en français237 207