Exploring the genetic basis of gene transcript abundance and metabolite levels in loblolly pine (Pinus taeda L.) using association mapping and network construction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying genetic variations that shape important complex traits is fundamental to the genetic improvement of important forest tree species, such as loblolly pine (Pinus taeda L.), which is one of the most commonly planted forest tree species in the southern U.S. Gene transcripts and metabolites are important regulatory intermediates that link genetic variations to higher-order complex traits such as wood development and drought response. A few prior studies have associated intermediate phenotypes including mRNA expression and metabolite levels with a limited number of molecular markers, but the identification of genetic variations that regulate intermediate phenotypes needs further investigation. RESULTS: We identified 1841 single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with 191 gene expression mRNA phenotypes and 524 SNPs associated with 53 metabolite level phenotypes using 2.8 million exome-derived SNPs. The identified SNPs reside in genes with a wide variety of functions. We further integrated the identified SNPs and the associated expressed genes and metabolites into networks. We described the SNP-SNP interactions that significantly impacted the gene transcript abundance and metabolite level in the networks. Key loci and genes in the wood development and drought response networks were identified and analyzed. CONCLUSIONS: This work provides new candidate genes for research on the genetic basis of gene expression and metabolism linked to wood development and drought response in loblolly pine and highlights the efficiency of using association-mapping-based networks to discover candidate genes with important roles in complex biological processes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».