Investigation of NLR Genes Reveals Divergent Evolution on NLRome in Diploid and Polyploid Species in Genus Trifolium
Notice bibliographique
Résumé
Crop wild relatives contain a greater variety of phenotypic and genotypic diversity compared to their domesticated counterparts. Trifolium crop species have limited genetic diversity to cope with biotic and abiotic stresses due to artificial selection for consumer preferences. Here, we investigated the distribution and evolution of nucleotide-binding site leucine-rich repeat receptor (NLR) genes in the genus of Trifolium with the objective to identify reference NLR genes. We identified 412, 350, 306, 389 and 241 NLR genes were identified from Trifolium. subterraneum, T. pratense, T. occidentale, subgenome-A of T. repens and subgenome-B of T. repens, respectively. Phylogenetic and clustering analysis reveals seven sub-groups in genus Trifolium. Specific subgroups such as G4-CNL, CCG10-CNL and TIR-CNL show distinct duplication patterns in specific species, which suggests subgroup duplications that are the hallmarks of their divergent evolution. Furthermore, our results strongly suggest the overall expansion of NLR repertoire in T. subterraneum is due to gene duplication events and birth of gene families after speciation. Moreover, the NLRome of the allopolyploid species T. repens has evolved asymmetrically, with the subgenome -A showing expansion, while the subgenome-B underwent contraction. These findings provide crucial background data for comprehending NLR evolution in the Fabaceae family and offer a more comprehensive analysis of NLR genes as disease resistance genes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».