Single-molecule real-time sequencing identifies massive full-length cDNAs and alternative-splicing events that facilitate comparative and functional genomics study in the hexaploid crop sweet potato
Notice bibliographique
Résumé
Background Sweet potato ( Ipomoea batatas (L.) Lam.) is one of the most important crops in many developing countries and provides a candidate source of bioenergy. However, neither a complete reference genome nor large-scale full-length cDNA sequences for this outcrossing hexaploid crop are available, which in turn impedes progress in research studies in I. batatas functional genomics and molecular breeding. Methods In this study, we sequenced full-length transcriptomes in I. batatas and its diploid ancestor I. trifida by single-molecule real-time sequencing and Illumina second-generation sequencing technologies. With the generated datasets, we conducted comprehensive intraspecific and interspecific sequence analyses and experimental characterization. Results A total of 53,861/51,184 high-quality long-read transcripts were obtained, which covered about 10,439/10,452 loci in the I. batatas / I. trifida genome. These datasets enabled us to predict open reading frames successfully in 96.83%/96.82% of transcripts and identify 34,963/33,637 full-length cDNA sequences, 1,401/1,457 transcription factors, 25,315/27,090 simple sequence repeats, 1,656/1,389 long non-coding RNAs, and 5,251/8,901 alternative splicing events. Approximately, 32.34%/38.54% of transcripts and 46.22%/51.18% multi-exon transcripts underwent alternative splicing in I. batatas / I. trifida . Moreover, we validated one alternative splicing event in each of 10 genes and identified tuberous-root-specific expressed isoforms from a starch-branching enzyme, an alpha-glucan phosphorylase, a neutral invertase, and several ABC transporters. Overall, the collection and analysis of large-scale long-read transcripts generated in this study will serve as a valuable resource for the I. batatas research community, which may accelerate the progress in its structural, functional, and comparative genomics studies.
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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 ».