Transciptome and Metabolomics Analysis of Pepper (Yin Chuan Cavel ) Male Sterility Lind
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».