Multi-omics sequencing provides insight into floral transition in Catalpa bungei. C.A. Mey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Floral transition plays an important role in development, and proper time is necessary to improve the value of valuable ornamental trees. The molecular mechanisms of floral transition remain unknown in perennial woody plants. "Bairihua" is a type of C. bungei that can undergo floral transition in the first planting year. RESULTS: Here, we combined short-read next-generation sequencing (NGS) and single-molecule real-time (SMRT) sequencing to provide a more complete view of transcriptome regulation during floral transition in C. bungei. The circadian rhythm-plant pathway may be the critical pathway during floral transition in early flowering (EF) C. bungei, according to horizontal and vertical analysis in EF and normal flowering (NF) C. bungei. SBP and MIKC-MADS-box were seemingly involved in EF during floral transition. A total of 61 hub genes were associated with floral transition in the MEturquoise model with Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA). The results reveal that ten hub genes had a close connection with the GASA homologue gene (Cbu.gene.18280), and the ten co-expressed genes belong to five flowering-related pathways. Furthermore, our study provides new insights into the complexity and regulation of alternative splicing (AS). The ratio or number of isoforms of some floral transition-related genes is different in different periods or in different sub-genomes. CONCLUSIONS: Our results will be a useful reference for the study of floral transition in other perennial woody plants. Further molecular investigations are needed to verify our sequencing data.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».