In-depth transcriptome characterization uncovers distinct gene family expansions for Cupressus gigantea important to this long-lived species’ adaptability to environmental cues
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cupressus gigantea, a rare and endangered tree species with remarkable medicinal value, is endemic to the Tibetan Plateau. Yet, little is known about the underlying genetics of the unique ecological adaptability of this extremely long-lived conifer with a large genome size. Here, we present its first de novo and multi-tissue transcriptome in-depth characterization. RESULTS: We performed Illumina paired-end sequencing and RNA libraries assembly derived from terminal buds, male and female strobili, biennial leaves, and cambium tissues taken from adult C. gigantea. In total, large-scale high-quality reads were assembled into 101,092 unigenes, with an average sequence length of 1029 bp, and 6848 unigenes (6.77%) were mapped against the KEGG databases to identify 292 pathways. A core set of 41,373 genes belonging to 2412 orthologous gene families shared between C. gigantea and nine other plants was revealed. In addition, we identified 2515 small to larger-size gene families containing in total 9223 genes specific to C. gigantea, and enriched for gene ontologies relating to biotic interactions. We identified an important terpene synthases gene family expansion with its 121 putative members. CONCLUSIONS: This study presents the first comprehensive transcriptome characterization of C. gigantea. Our results will facilitate functional genomic studies to support genetic improvement and conservation programs for this endangered conifer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».