Divergent gene expression levels between diploid and autotetraploid <i>Tolmiea</i> relative to the total transcriptome, the cell, and biomass
Notice bibliographique
Résumé
PREMISE OF THE STUDY: Studies of gene expression and polyploidy are typically restricted to characterizing differences in transcript concentration. Using diploid and autotetraploid Tolmiea, we present an integrated approach for cross-ploidy comparisons that account for differences in transcriptome size and cell density and make multiple comparisons of transcript abundance. METHODS: We use RNA spike-in standards in concert with cell size and density to identify and correct for differences in transcriptome size and compare levels of gene expression across multiple scales: per transcriptome, per cell, and per biomass. KEY RESULTS: In total, ~17% of all loci were identified as differentially expressed (DEGs) between the diploid and autopolyploid species. The per-transcriptome normalization, the method researchers typically use, captured the fewest DEGs (58% of total DEGs) and failed to detect any DEGs not found by the alternative normalizations. When transcript abundance was normalized per biomass and per cell, ~66% and ~82% of the total DEGs were recovered, respectively. The discrepancy between per-transcriptome and per-cell recovery of DEGs occurs because per-transcriptome normalizations are concentration-based and therefore blind to differences in transcriptome size. CONCLUSIONS: While each normalization enables valid comparisons at biologically relevant scales, a holistic comparison of multiple normalizations provides additional explanatory power not available from any single approach. Notably, autotetraploid loci tend to conserve diploid-like transcript abundance per biomass through increased gene expression per cell, and these loci are enriched for photosynthesis-related functions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».