Genome-wide Identification and Expression Analysis of GRAS Genes in Cucumber
Notice bibliographique
Résumé
GRAS transcription factors regulate various biological processes in plant growth, development and stress responses. Cucumber ( Cucumis sativus L.) is an economically important vegetable crop. However, the biological functions of GRAS gene family remain largely unknown in cucumber. In order to explore the potential function of the GRAS gene family in cucumber, the whole genomic identification of CsGRAS family was performed, and the gene structure, protein structure, characteristic, subcellular locations, phylogenetic relationship and tissue expression pattern were analyzed by bioinformatics. Here, a total of 37 GRAS members were identified in cucumber genome, most of the CsGRAS proteins are neutral or acidic protein, which are encoded by a single exon. Phylogenetic analysis divided CsGRAS members into 16 subfamilies, with each having distinct conserved domains and functions. 37 GRAS genes are unevenly distributed on the 7 chromosomes of cucumber and contain 1 pair of tandem repeat genes and 3 pairs of fragment repeat genes. Gene expression analysis in various tissues demonstrated that most CsGRAS genes showed tissue-specific expression, uncovering their potential function in cucumber growth and development. This study provided a comprehensive analysis of the cucumber GRAS gene family and laid a foundation for further studying the roles of GRAS gene family members in cucumber.
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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 | 0,001 |
| 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 ».