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Enregistrement W4292877328 · doi:10.3389/fgene.2022.933560

Structural and functional insights into the candidate genes associated with different developmental stages of flag leaf in bread wheat (Triticum aestivum L.)

2022· article· en· W4292877328 sur OpenAlexaff
Sheetal Mehla, Upendra Kumar, Prexha Kapoor, Yogita Singh, Pooja Sihag, Vijeta Sagwal, Priyanka Balyan, Anuj Kumar, Navjeet Ahalawat, Nita Lakra, Krishna Pal Singh, Vladan Pešić, Ivica Djalović, Reyazul Rouf Mir, Om Parkash Dhankher

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genetics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesScheme for Promotion of Academic and Research Collaboration
Mots-clésIn silicoFlag (linear algebra)BiologyGeneCandidate geneGrain yieldCropPopulationGeneticsBiotechnologyAgronomyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grain yield is one of the most important aims for combating the needs of the growing world population. The role of development and nutrient transfer in flag leaf for higher yields at the grain level is well known. It is a great challenge to properly exploit this knowledge because all the processes, starting from the emergence of the flag leaf to the grain filling stages of wheat ( Triticum aestivum L.), are very complex biochemical and physiological processes to address. This study was conducted with the primary goal of functionally and structurally annotating the candidate genes associated with different developmental stages of flag leaf in a comprehensive manner using a plethora of in silico tools. Flag leaf-associated genes were analyzed for their structural and functional impacts using a set of bioinformatics tools and algorithms. The results revealed the association of 17 candidate genes with different stages of flag leaf development in wheat crop. Of these 17 candidate genes, the expression analysis results revealed the upregulation of genes such as TaSRT1-5D , TaPNH1-7B , and TaNfl1-2B and the downregulation of genes such as TaNAP1-7B , TaNOL-4D , and TaOsl2-2B can be utilized for the generation of high-yielding wheat varieties. Through MD simulation and other in silico analyses, all these proteins were found to be stable. Based on the outcome of bioinformatics and molecular analysis, the identified candidate genes were found to play principal roles in the flag leaf development process and can be utilized for higher-yield wheat production.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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