Profiling of the gene expression and alternative splicing landscapes of <i>Eucalyptus grandis</i>
Notice bibliographique
Résumé
Eucalyptus is a widely planted hardwood tree species due to its fast growth, superior wood properties and adaptability. However, the post-transcriptional regulatory mechanisms controlling tissue development and stress responses in Eucalyptus remain poorly understood. In this study, we performed a comprehensive analysis of the gene expression profile and the alternative splicing (AS) landscape of E. grandis using strand-specific RNA-Seq, which encompassed 201 libraries including different organs, developmental stages, and environmental stresses. We identified 10 416 genes (33.49%) that underwent AS, and numerous differentially expressed and/or differential AS genes involved in critical biological processes, such as primary-to-secondary growth transition of stems, adventitious root formation, aging and responses to phosphorus- or boron-deficiency. Co-expression analysis of AS events and gene expression patterns highlighted the potential upstream regulatory role of AS events in multiple processes. Additionally, we highlighted the lignin biosynthetic pathway to showcase the potential regulatory functions of AS events in the KNAT3 and IRL3 genes within this pathway. Our high-quality expression atlas and AS landscape serve as valuable resources for unravelling the genetic control of woody plant development, long-term adaptation, and understanding transcriptional diversity in Eucalyptus. Researchers can conveniently access these resources through the interactive ePlant browser (https://bar.utoronto.ca/eplant_eucalyptus).
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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 | 0,000 | 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 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 ».