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Enregistrement W4385311223 · doi:10.1101/2023.07.26.549740

Differential expansion and retention patterns of LRR-RLK genes across plant evolution

2023· preprint· en· W4385311223 sur OpenAlexaff
Zachary Kileeg, Aparna Haldar, Hasna Khan, Arooj Qamar, G. Adam Mott

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Reproductive Biology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubfamilyBiologyArabidopsisLineage (genetic)Adaptation (eye)Gene familyEvolutionary biologyGeneGeneticsReceptorPhylogeneticsComputational biologyGenomeMutantNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To maximize overall fitness, plants must accurately respond to a host of growth, developmental, and environmental signals throughout their life. Many of these internal and external signals are perceived by the leucine-rich repeat receptor-like kinases, which play roles in regulating growth, development, and immunity. This largest family of receptor kinases in plants can be divided into subfamilies based on conservation of the kinase domain, which demonstrates that shared evolutionary history often indicates shared molecular function. Here we investigate the evolutionary history of this family across the evolution of 112 plant species. We identify lineage-specific expansions of the malectin-domain containing subfamily LRR subfamily I primarily in the Brassicales and bryophytes. Most other plant lineages instead show a large expansion in LRR subfamily XII, which in Arabidopsis is known to contain key receptors in pathogen perception. This striking asymmetric expansion may reveal a dichotomy in the evolutionary history and adaptation strategies employed by plants. A greater understanding of the evolutionary pressures and adaptation strategies acting on members of this receptor family offers a way to improve functional predictions for orphan receptors and simplify identification of novel stress related receptors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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