Optimization and application of non-native Phragmites australis transcriptome assemblies
Notice bibliographique
Résumé
Phragmites australis (common reed) has a cosmopolitan distribution and has been suggested as a model organism for the study of invasive plant species. In North America, the non-native subspecies (ssp. australis) is widely distributed across the contiguous 48 states in the United States and large parts of Canada. Even though millions of dollars are spent annually on Phragmites management, insufficient knowledge of P. australis impeded the efficiency of management. To solve this problem, transcriptomic information generated from multiple types of tissue could be a valuable resource for future studies. Here, we constructed forty-nine P. australis transcriptomes assemblies via different assembly tools and multiple parameter settings. The optimal transcriptome assembly for functional annotation and downstream analyses was selected among these transcriptome assemblies by comprehensive assessments. For a total of 422,589 transcripts assembled in this transcriptome assembly, 319,046 transcripts (75.5%) have at least one functional annotation. Within the transcriptome assembly, we further identified 1,495 transcripts showing tissue-specific expression pattern, 10,828 putative transcription factors, and 72,165 candidates for simple sequence repeats markers. The identification and analyses of predicted transcripts related to herbicide- and salinity-resistant genes were shown as two applications of the transcriptomic information to facilitate further research on P. australis. Transcriptome assembly and selection would be important for the transcriptome annotation. With this optimal transcriptome assembly and all relative information from downstream analyses, we have helped to establish foundations for future studies on the mechanisms underlying the invasiveness of non-native P. australis subspecies.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».