Spatially resolved gene regulatory networks in Asian rice (<i>Oryza sativa</i> cv. Nipponbare) leaves
Notice bibliographique
Résumé
Transcriptome profiles in plants are heterogenous at every level of morphological organization. Even within organs, cells of the same type can have different patterns of gene expression depending on where they are positioned within tissues. This heterogeneity is associated with non-uniform distribution of biological processes within organs. The regulatory mechanisms that establish and sustain the spatial heterogeneity are unknown. Here, we identify regulatory modules that support functional specialization of different parts of Oryza sativa cv. Nipponbare leaves by leveraging transcriptome data, transcription factor binding motifs and global gene regulatory network prediction algorithms. We generated a global gene regulatory network in which we identified six regulatory modules that were active in different parts of the leaf. The regulatory modules were enriched for genes involved in spatially relevant biological processes, such as cell wall deposition, environmental sensing and photosynthesis. Strikingly, more than 86.9% of genes in the network were regulated by members of only five transcription factor families. We also generated targeted regulatory networks for the large MYB and bZIP/bHLH families to identify interactions that were masked in the global prediction. This analysis will provide a baseline for future single cell and array-based spatial transcriptome studies and for studying responses to environmental stress and demonstrates the extent to which seven coarse spatial transcriptome analysis can provide insight into the regulatory mechanisms supporting functional specialization within leaves.
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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) | 0,000 | 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 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 ».