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Enregistrement W4309110254 · doi:10.1101/2022.11.10.515564

Genome-wide association study highlights escape from aphids by delayed growth in <i>Arabidopsis thaliana</i>

2022· preprint· en· W4309110254 sur OpenAlexaff
Chongmeng Xu, Yasuhiro Sato, Misako Yamazaki, Marcel Brasser, Matthew A. Barbour, Jordi Bascompte, Kentaro K. Shimizu

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceJapan Science and Technology AgencyUniversität ZürichSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésBiologyArabidopsis thalianaGenome-wide association studyAphidGeneticsGeneArabidopsisGenomeGenetic associationLipaphis erysimiPopulationMutantPhenotypeBotanySingle-nucleotide polymorphismGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Field studies have shown that plant phenological and architectural traits often explain substantial variation in herbivory. Although plant genes involved in physical and chemical defense are well studied, less is known about the genetic basis underlying effects of plant growth traits on herbivory. Here, we conducted a genome-wide association study (GWAS) of aphid abundance in a field population of Arabidopsis thaliana . This field GWAS detected a significant peak on the third chromosome of A. thaliana . Out of candidate genes near this significant genomic region, a mutant of a ribosomal gene (AT3G13882) exhibited slower growth and later flowering than a wild type under laboratory conditions. A no-choice assay with the turnip aphid, Lipaphis erysimi , found that aphids were unable to successfully establish on the mutant. These findings suggest the potential role of growth-related genes in altering herbivore abundance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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