A highly contiguous genome assembly of red perilla ( <i>Perilla frutescens</i> ) domesticated in Japan
Notice bibliographique
Résumé
Perilla frutescens (Lamiaceae) is an important herbal plant with hundreds of bioactive chemicals, among which perillaldehyde and rosmarinic acid are the two major bioactive compounds in the plant. The leaves of red perilla are used as traditional Kampo medicine or food ingredients. However, the medicinal and nutritional uses of this plant could be improved by enhancing the production of valuable metabolites through the manipulation of key enzymes or regulatory genes using genome editing technology. Here, we generated a high-quality genome assembly of red perilla domesticated in Japan. A near-complete chromosome-level assembly of P. frutescens was generated contigs with N50 of 41.5 Mb from PacBio HiFi reads. 99.2% of the assembly was anchored into 20 pseudochromosomes, among which seven pseudochromosomes consisted of one contig, while the rest consisted of less than six contigs. Gene annotation and prediction of the sequences successfully predicted 86,258 gene models, including 76,825 protein-coding genes. Further analysis showed that potential targets of genome editing for the engineering of anthocyanin pathways in P. frutescens are located on the late-stage pathways. Overall, our genome assembly could serve as a valuable reference for selecting target genes for genome editing of P. frutescens.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».