A Genome Sequence for the Threatened Whitebark Pine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Whitebark pine (WBP, Pinus albicaulis ) is a white pine of subalpine regions in western contiguous US and Canada. WBP has become critically threatened throughout a significant part of its natural range due to mortality from the introduced fungal pathogen white pine blister rust (WPBR, Cronartium ribicola ) and additional threats from mountain pine beetle ( Dendroctonus ponderosae ), wildfire, and maladaptation due to changing climate. Vast acreages of WBP have suffered nearly complete mortality. Genomic technologies can contribute to a faster, more cost-effective approach to the traditional practices of identifying disease-resistant, climate-adapted seed sources for restoration. With deep-coverage Illumina short-reads of haploid megametophyte tissue and Oxford Nanopore long-reads of diploid needle tissue, followed by a hybrid, multistep assembly approach, we produced a final assembly containing 27.6 Gbp of sequence in 92,740 contigs (N50 537,007 bp) and 34,716 scaffolds (N50 2.0 Gbp). Approximately 87.2% (24.0 Gbp) of total sequence was placed on the twelve WBP chromosomes. Annotation yielded 25,362 protein-coding genes, and over 77% of the genome was characterized as repeats. WBP has demonstrated the greatest variation in resistance to WPBR among the North American white pines. Candidate genes for quantitative resistance include disease resistance genes known as nucleotide-binding leucine-rich-repeat receptors (NLRs). A combination of protein domain alignments and direct genome scanning was employed to fully describe the three subclasses of NLRs (TNL, CNL, RNL). Our high-quality reference sequence and annotation provide a marked improvement in NLR identification compared to previous assessments that leveraged de novo assembled transcriptomes.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».