Whole-Genome Sequencing of Rice Mutant Library Members Induced by N-Methyl-N-Nitrosourea Mutagenesis of Fertilized Egg Cells
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although targeted genome editing technology has become a powerful reverse genetic approach for accelerating functional genomics, conventional mutant libraries induced by chemical mutagens remain valuable for plant studies. Plants containing chemically induced mutations are simple yet effective genetic tools that can be grown without regard for biosafety issues. Whole-genome sequencing of mutant individuals reduces the effort required for mutant screening, thereby increasing their utility. In this study, we sequenced members of a mutant library of Oryza sativa cv. Nipponbare derived from treating single fertilized egg cells with N -methyl- N -nitrosourea (MNU). By whole-genome sequencing 266 M 1 plants in this mutant library, we identified a total of 0.66 million induced point mutations. This result represented one mutation in every 146-kb of genome sequence in the 373 Mb assembled rice genome. These point mutations were uniformly distributed throughout the rice genome, and over 70,000 point mutations were located within coding sequences. Although this mutant library was a small population, nonsynonymous mutations were found in nearly 61% of all annotated rice genes, and 8.6% (3248 genes) had point mutations with large effects on gene function, such as gaining a stop codon or losing a start codon. WGS showed MNU-mutagenesis using rice fertilized egg cells induces mutations efficiently and is suitable for constructing mutant libraries for an in silico mutant screening system. Expanding this mutant library and its database will provide a useful in silico screening tool that facilitates functional genomics studies with a special emphasis on rice.
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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 découle