Combining quantitative trait locus and co-expression analysis allowed identification of new candidates for oil accumulation in rapeseed
Notice bibliographique
Résumé
In crops there are quantitative trait loci (QTLs) in which some of the causal quantitative trait genes (QTGs) have not been functionally characterized even in the model plant Arabidopsis. We propose an approach to delineate QTGs in rapeseed by coordinating expression of genes located within QTLs and known orthologs related to traits from Arabidopsis. Using this method in developing siliques 15 d after pollination in 71 lines of rapeseed, we established an acyl-lipid metabolism co-expression network with 21 modules composed of 270 known acyl-lipid genes and 3503 new genes. The core module harbored 76 known genes involved in fatty acid and triacylglycerol biosynthesis and 671 new genes involved in sucrose transport, carbon metabolism, amino acid metabolism, seed storage protein processes, seed maturation, and phytohormone metabolism. Moreover, the core module closely associated with the modules of photosynthesis and carbon metabolism. From the co-expression network, we selected 12 hub genes to identify their putative Arabidopsis orthologs. These putative orthologs were functionally analysed using Arabidopsis knockout and overexpression lines. Four knockout mutants exhibited lower seed oil content, while the seed oil content in 10 overexpression lines was significantly increased. Therefore, combining gene co-expression network analysis and QTL mapping, this study provides new insights into the detection of QTGs and into acyl-lipid metabolism in rapeseed.
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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 ».