Gene duplication and cellular divergence in crops
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Different plant species within the grasses were parallel targets of domestication, giving rise to crops with distinct evolutionary histories and traits. Key traits that distinguish these species are mediated by specialized cell types within organs. Here, we compare the transcriptomes of all cells within roots in three grasses—Zea mays (maize), Sorghum bicolor (sorghum), and outgroup Setaria viridis (Setaria). We first show that single-cell and single-nucleus RNA-seq provide complementary readouts of cell identity, warranting a combined analysis. Comparative cellular analysis shows that the transcriptomes of some cell types diverged more rapidly than others, in part by recruiting gene modules from other cell types. Furthermore, examining the whole genome duplication in maize, we detect extensive dosage compensation in surviving co-expressed homeologs, reinforcing genomic balance1. Homeolog pairs that underwent subfunctionalization2, partitioning their expression among cell types, represented a minor pattern but showed the highest rate of acquiring a novel (non-ancestral) domain. These results fit a conjecture in which mechanisms that maintain stoichiometric balance at the molecular level aid in homeolog retention for extended periods to allow new functions to arise. An unexpected synergy between spatial sub- and neo-functionalization then contributes to changes in transcriptional cell identity.
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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 ».