De novo annotation of the wheat pan-genome reveals complexity and diversity of the hexaploid wheat pan-transcriptome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wheat is the most widely cultivated crop in the world with over 215 million hectares grown annually. However, to meet the demands of a growing global population, breeders face the challenge of increasing wheat production by approximately 60% within the next 40 years. The 10+ Wheat Genomes Project recently sequenced and assembled to chromosome level the genomes of nine wheat cultivars to develop our understanding of genetic diversity and selection within the pan-genome of wheat. Here, we provide a wheat pan-transcriptome with de novo annotation and differential expression analysis for these wheat cultivars, across multiple different tissues and whole seedlings sampled at dusk/dawn. Analysis of these de novo annotations facilitated the discovery of genes absent from the Chinese Spring reference, identified genes specific to particular cultivars and defined the core and dispensable genomes. Expression analysis across cultivars and tissues revealed conservation in expression between a large core set of homeologous genes, but also widespread changes in subgenome homeolog expression bias between cultivars. Co-expression network analysis revealed the impact of divergence of sub-genome homeolog expression and identified cultivar-specific expression profiles. In a case study utilising both the newly constructed wheat pan-genome and pan-transcriptome we demonstrate prevalent variation in the prolamin superfamily and immune-reactive proteins across the pan-cultivars.In summary, this work provides both a valuable resource for the wider wheat community and reveals diversity in gene content and expression patterns between global wheat cultivars.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».