Identification and Expression Characteristic Analysis of CML Gene Family of Melon
Notice bibliographique
Résumé
Calmodulin-like ( CML ) is one of the important Ca 2+ sensors, which plays an important role in plant growth and development and stress response. In this study, melon ( Cucumismelo L.) genomic data was used to identify the melon CML protein family using bioinformatics methods, and its physical and chemical properties, location information, gene structure, phylogeny, and promoter were analyzed. The results showed that 60 CmCML protein genes were identified in the melon genomic data, containing 1~4 EF-hand domains, which were unevenly distributed on 12 chromosomes. By analyzing the evolutionary treewith Arabidopsis CMLs , CmCML could It is divided into 8 groups, and the number of various groups is different. It has certain similarities with other plant CML family genes in group classification. In the promoter analysis, abscisic acid, jasmonic acid, auxin, and gibberellin were identified. And drought, low temperature, mechanical damage and other signal response homeopathic elements. Real-time fluorescence quantitative results showed that gene expression of melon CML protein family was induced by the specialization of Fusarium oxysporum, these results predicted that the transcriptional regulation of melon CML protein family may participate in the resistance response of melon wilt, which is the gene family. The functional identification of each member laid a theoretical foundation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».