MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3117161833 · doi:10.5376/mpb.2020.11.0024

Transciptome and Metabolomics Analysis of Pepper (Yin Chuan Cavel ) Male Sterility Lind

2020· article· en· W3117161833 sur OpenAlexvenueno aff
Xiujuan Yan, Xin He, Yunxia Zhao, Jingxia Gao, Xuemei Wang

Notice bibliographique

RevueMolecular Plant Breeding · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMetabolomicsKEGGMetabolismBiochemistryMetabolic pathwayGeneSterilityGlycosyltransferasePepperGene expressionLipid metabolismBotanyTranscriptomeFood scienceBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to study the relation of different gene expression and Metabolomics difference of pepper (Yin Chuan Cavel) male sterility lind pollen abortion. The transciptiome was sequenced using RNA-seq technology, the metabolomics was tested by UPLC-MS/Ms. The result was analyzed by GO categories and KEGG enrichment analysis. A total of 3 319 different expression genes were successfully obained, include up genes 800, down genes 2 519. Of the 536 metabolites identified, a total of 102 metabolites were significantly differentiated. The differential metabolites involved up regulation metabolites 68, regulation metabolites 34. Included 17 amino acid derivatives, 16 Nucleotides and derivatives, 13 glyceryl ester, 10 sphingolipids, 8 flavonoids and phenolic acids, 6 in other classes (mainly related to carbohydrate metabolism). Differential metabolites and significant differential expression genes are mainly concentrated in protein related amino acid metabolism pathway and flavonoid metabolism pathway. The results showed that the significant differential expression of transcription genes, through the regulation of metabolism related enzymes, resulted in the differential metabolism of lipid, Phenolic acids and carbohydrate metabolites, resulted in pollen abortion of the Pepper (Yin Chuan Cavel) male sterile.  

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular Plant BreedingMême sujetPlant Molecular Biology ResearchTravaux en français237 207