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Enregistrement W4321374324 · doi:10.3390/ijms24044073

Identification of a Rice Leaf Width Gene Narrow Leaf 22 (NAL22) through Genome-Wide Association Study and Gene Editing Technology

2023· article· en· W4321374324 sur OpenAlexfundno aff
Yuchen Xu, Shuangyong Yan, Su Jiang, Lu Bai, Yanchen Liu, Shasha Peng, Rubin Chen, Qi Liu, Yinghui Xiao, Houxiang Kang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Mapping and Diversity in Plants and Animals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChinese Academy of Agricultural SciencesChinese Academy of SciencesInstitute of GeneticsNational Natural Science Foundation of ChinaOhio State University
Mots-clésBiologyGeneGeneticsGenome-wide association studyGenomePhenotypeGenetic architectureCandidate geneCRISPRGene expressionGenotypeSingle-nucleotide polymorphism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rice leaf width (RLW) is a crucial determinant of photosynthetic area. Despite the discovery of several genes controlling RLW, the underlying genetic architecture remains unclear. In order to better understand RLW, this study conducted a genome-wide association study (GWAS) on 351 accessions from the rice diversity population II (RDP-II). The results revealed 12 loci associated with leaf width (LALW). In LALW4, we identified one gene, Narrow Leaf 22 (NAL22), whose polymorphisms and expression levels were associated with RLW variation. Knocking out this gene in Zhonghua11, using CRISPR/Cas9 gene editing technology, resulted in a short and narrow leaf phenotype. However, seed width remained unchanged. Additionally, we discovered that the vein width and expression levels of genes associated with cell division were suppressed in nal22 mutants. Gibberellin (GA) was also found to negatively regulate NAL22 expression and impact RLW. In summary, we dissected the genetic architecture of RLW and identified a gene, NAL22, which provides new loci for further RLW studies and a target gene for leaf shape design in modern rice breeding.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations34
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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