Comparative Genomic Analysis of Pumpkin, Grape and Wax Gourd
Notice bibliographique
Résumé
Pumpkin is rich in vitamins and has high nutritional value. Sequencing of two cultivars Chinese pumpkin (Cucurbita moschata Duch.) and Indian pumpkin (Cucurbita maxima Duch.) was completed, which provided basic materials for the comparative genomic analysis of pumpkins. In this article, the wax gourd (Benincasa hispida), more conservative in the Cucurbitaceae, and the grape (Vitis vinifera L.) were used as reference genomes to carry out an in-depth analysis of the two pumpkin genomes. We confirmed that pumpkin shared cucurbit-common tetraploidization event (CCT) and Cucurbita specific tetraploidization event (CST). Through detailed genomic structure and colinearity analysis, we found that about 11% of the duplicate genes were generated by CCT, while associated with CST accounted for about 40% of the entire pumpkin genome. Using grape and wax gourd as references, the multiple genomes alignment table related to the polyploidization and species differentiation was constructed around pumpkins. In addition, polyploidy has an important contribution to the important gene families. Taking 1-aminocyclopropane-1-carboxylic acid synthase (ACS) is as an example, it is analyzed that different polyploidy events play different roles in its copy number changes. This study provides clear evidence of genomic homology analysis for understanding the pumpkin polyploidy process, and provides an important basis for comparative genomics for the study of pumpkin genome formation and gene evolution.
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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 ».