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Enregistrement W2886556435 · doi:10.1186/s42397-018-0007-9

A genome-wide analysis of SWEET gene family in cotton and their expressions under different stresses

2018· article· en· W2886556435 sur OpenAlexaff
Lanjie Zhao, Jinbo Yao, Wei Chen, Yan Li, Youjun Lü, Yan Guo, Junyi Wang, Yuan Li, Ziyang Liu, Yongshan Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Cotton Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésBiologyGeneGene familyFunctional divergenceGeneticsSyntenyGenomeGene duplicationArabidopsisGossypiumTandem exon duplicationSegmental duplicationMutant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SWEET (Sugars will eventually be exported transporters) gene family plays multiple roles in plant physiological activities and development process. It participates in reproductive development and in the process of sugar transport and absorption, plant senescence and stress responses and plant-pathogen interaction. However, thecomprehensive analysis of SWEET genes has not been reported in cotton. In this study, we identified 22, 31, 55 and 60 SWEET genes from the sequenced genomes of Gossypium arboreum , G. raimondii, G. hirsutum and G. barbadense , respectively. Phylogenetic tree analysis showed that the SWEET genes could be divided into four groups, which were further classified into 14 sub-clades. Further analysis of chromosomal location, synteny analysis and gene duplication suggested that the orthologs showed a good collinearity and segmental duplication events played a crucial role in the expansion of the family in cotton. Specific MtN3_slv domains were highly conserved between Arabidopsis and cotton by exon-intron organization and motif analysis. In addition, the expression pattern in different tissues indicated that the duplicated genes in cotton might have acquired new functions as a result of sub-functionalization or neo-functionalization. The expression pattern of SWEET genes showed that the different genes were induced by diverse stresses. The identification and functional analysis of SWEET genes in cotton may provide more candidate genes for genetic modification. SWEET genes were classified into four clades in cotton. The expression patterns suggested that the duplicated genes might have experienced a functional divergence. This work provides insights into the evolution of SWEET genes and more candidates for specific genetic modification, which will be useful in future research.

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 enseignants0,002
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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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