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Enregistrement W2886541918 · doi:10.1126/science.aar6089

The transcriptional landscape of polyploid wheat

2018· article· en· W2886541918 sur OpenAlexaff
R. H. Ramírez-González, Philippa Borrill, Daniel Lang, Sophie A. Harrington, Jemima Brinton, Luca Venturini, Mark W. Davey, John Jacobs, Frédéric Van Ex, Asher Pasha, Yogendra Khedikar, Stephen J. Robinson, Aron T. Cory, Tobin Florio, Lorenzo Concia, Caroline Juéry, Henk‐jan Schoonbeek, Burkhard Steuernagel, Daoquan Xiang, Christopher J. Ridout, Boulos Chalhoub, Klaus Mayer, Moussa Benhamed, David Latrasse, Abdelhafid Bendahmane, Brande B. H. Wulff, R. Appels, Vijay Tiwari, Raju Datla, Frédéric Choulet, Curtis Pozniak, Nicholas J. Provart, Andrew Sharpe, Etienne Paux, M. Spannagl, Andrea Bräutigam, Cristóbal Uauy, Abraham B. Korol, Angéla Juhász, Antje Rohde, Arnaud Bellec, Assaf Distelfeld, Bala Anı Akpınar, Beat Keller, Benoît Darrier, Bikram Gill, Catherine Feuillet, Chanderkant Chaudhary, Danara Ormanbekova, David Swarbreck, Delfina Barabaschi, Dina Raats, E. M. Sergeeva, Е. А. Салина, Federica Cattonaro, Fuminori Kobayashi, Gabriel Keeble‐Gagnère, Gaganpreet Kaur, Gary J. Muehlbauer, George Kettleborough, Guotai Yu, Hana Šimková, Heidrun Gundlach, Hélène Bergès, Hélène Rimbert, Hikmet Budak, Hirokazu Handa, Ian Small, Jan Bartoš, Jane Rogers, Jaroslav Doležel, Jens Keilwagen, Jesse Poland, Joanna Melonek, Jon Wright, Jonathan D. G. Jones, Juan J. Gutiérrez-González, Kellye Eversole, Kirby T. Nilsen, K. Kanyuka, Kuldeep Singh, Liangliang Gao, Luigi Cattivelli, Martin Mascher, Matthew Hayden, Michaël Abrouk, Michaël Alaux, Ming‐Cheng Luo, Miroslav Valárik, Nisha Singh, Naveen Sharma, Nicolas Guilhot, Nikolai V. Ravin, Nils Stein, Odd-Arne Olsen, O. P. Gupta, Paramjit Khurana, Parveen Chhuneja, Philipp E. Bayer, Philippe Leroy, Philippe Rigault, Pierre Sourdille, Pilar Hernández, Raphaël Flores, Ricardo H. Ramírez-González, Robert C. King, R. E. Knox, Ruonan Zhou, Sean Walkowiak, Sergio Gálvez, Sezgi Biyiklioglu, Shuhei Nasuda, Simen R. Sandve, Smahane Chalabi, Song Weining, Sunish K. Sehgal, Suruchi Jindal, Tatiana Belova, Thomas Letellier, Thomas Wicker, Tsuyoshi Tanaka, Tzion Fahima, Valérie Barbe, Vinod Kumar, Yifang Tan

Notice bibliographique

RevueScience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityNational Research Council CanadaUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPolyploidBiologyGeographyGeneticsPloidyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coordinated expression of highly related homoeologous genes in polyploid species underlies the phenotypes of many of the world's major crops. Here we combine extensive gene expression datasets to produce a comprehensive, genome-wide analysis of homoeolog expression patterns in hexaploid bread wheat. Bias in homoeolog expression varies between tissues, with ~30% of wheat homoeologs showing nonbalanced expression. We found expression asymmetries along wheat chromosomes, with homoeologs showing the largest inter-tissue, inter-cultivar, and coding sequence variation, most often located in high-recombination distal ends of chromosomes. These transcriptionally dynamic genes potentially represent the first steps toward neo- or subfunctionalization of wheat homoeologs. Coexpression networks reveal extensive coordination of homoeologs throughout development and, alongside a detailed expression atlas, provide a framework to target candidate genes underpinning agronomic traits in wheat.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations1 096
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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