Gene expression profiling reveals transcription factor networks and subgenome bias during <i>Brassica napus</i> seed development
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY We profiled the global gene expression landscape across the reproductive lifecycle of Brassica napus . Comparative analysis of this nascent amphidiploid revealed the contribution of each subgenome to plant reproduction. Whole‐genome transcription factor networks identified BZIP11 as a transcriptional regulator of early B. napus seed development. Knockdown of BZIP11 using RNA interference resulted in a similar reduction in gene activity of predicted gene targets, and a reproductive‐lethal phenotype. Global mRNA profiling revealed lower accumulation of C n subgenome transcripts relative to the A n subgenome. Subgenome‐specific transcription factor networks identified distinct transcription factor families enriched in each of the A n and C n subgenomes early in seed development. Analysis of laser‐microdissected seed subregions further reveal subgenome expression dynamics in the embryo, endosperm and seed coat of early stage seeds. Transcription factors predicted to be regulators encoded by the A n subgenome are expressed primarily in the seed coat, whereas regulators encoded by the C n subgenome were expressed primarily in the embryo. Data suggest subgenome bias are characteristic features of the B . napus seed throughout development, and that such bias might not be universal across the embryo, endosperm and seed coat of the developing seed. Transcriptional networks spanning both the A n and C n genomes of the whole B. napus seed can identify valuable targets for seed development research and that ‐omics level approaches to studying gene regulation in B. napus can benefit from both broad and high‐resolution analyses.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».