Temporal dynamics of genetic architecture governing leaf development in <i>Populus</i>
Notice bibliographique
Résumé
Leaf development is a multifaceted and dynamic process orchestrated by a myriad of genes to shape the proper size and morphology. The dynamic genetic network underlying leaf development remains largely unknown. Utilizing a synergistic genetic approach encompassing dynamic genome-wide association study (GWAS), time-ordered gene co-expression network (TO-GCN) analyses and gene manipulation, we explored the temporal genetic architecture and regulatory network governing leaf development in Populus. We identified 42 time-specific and 18 consecutive genes that displayed different patterns of expression at various time points. We then constructed eight TO-GCNs that covered the cell proliferation, transition, and cell expansion stages of leaf development. Integrating GWAS and TO-GCN, we postulated the functions of 27 causative genes for GWAS and identified PtoGRF9 as a key player in leaf development. Genetic manipulation via overexpression and suppression of PtoGRF9 revealed its primary influence on leaf development by modulating cell proliferation. Furthermore, we elucidated that PtoGRF9 governs leaf development by activating PtoHB21 during the cell proliferation stage and attenuating PtoLD during the transition stage. Our study provides insights into the dynamic genetic underpinnings of leaf development and understanding the regulatory mechanism of PtoGRF9 in this dynamic process.
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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 ».