Transcriptomic Analysis of Early Flowering Signals in ‘Royal’ Flax
Notice bibliographique
Résumé
Canada is one of the world’s leading producers and exporters of flax seed, with most production occurring in the Prairie Provinces. However, reduced season length and risk of frost restricts production in the northern grain belt of the Canadian Prairies. To expand the growing region of flax and increase production in Canada, flax breeders need to develop earlier-flowering varieties capable of avoiding the risk of abiotic stress. A thorough understanding of flowering control of flax is essential for the efficient breeding of such lines. We identified 722 putative flax flowering genes that span all major flowering-time pathways. Frequently, we found multiple flax homologues for a single Arabidopsis flowering gene. We used RNA sequencing to quantify the expression of genes in the shoot apical meristem (SAM) at 10, 15, 19, and 29 days after planting (dap) using the ‘Royal’ cultivar. We observed the expression of 80% of putative flax flowering genes and the differential expression of only 30%; these included homologues of major flowering regulators, such as SOC1, FUL, and AP1. We also found enrichment of differentially expressed genes (DEGs) in transcription factor (TF) families involved in flowering. Finally, we identified the candidates’ novel flowering genes amongst the uncharacterized flax genes. Our transcriptomic dataset provides a useful resource for investigating the regulatory control of the transition to flowering in flax and for the breeding of northern-adapted varieties.
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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) | 0,001 | 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 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 ».