Genome-Wide Characterization of Serine/Arginine-Rich Gene Family and Its Genetic Effects on Agronomic Traits of Brassica napus
Notice bibliographique
Résumé
Serine/arginine-rich (SR) proteins are indispensable factors for RNA splicing, and they play important roles in development and abiotic stress responses. However, little information on SR genes in Brassica napus is available. In this study, 59 SR genes were identified and classified into seven subfamilies: SR, SCL, RS2Z, RSZ, RS, SR45, and SC. In each subfamily, the genes showed relatively conserved structures and motifs, but displayed distinct expression patterns in different tissues and under abiotic stress, which might be caused by the varied cis-acting regulatory elements among them. Transcriptome datasets from Pacbio/Illumina platforms showed that alternative splicing of SR genes was widespread in B. napus and the majority of paralogous gene pairs displayed different splicing patterns. Protein-protein interaction analysis indicated that SR proteins were involved in the regulation of the whole lifecycle of mRNA, from synthesis to decay. Moreover, the association mapping analysis suggested that 12 SR genes were candidate genes for regulating specific agronomic traits, which indicated that SR genes could affect the development and hence influence the important agronomic traits of B. napus. In summary, this study provided elaborate information on SR genes in B. napus, which will aid further functional studies and genetic improvement of agronomic traits in B. napus.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».