Genomic, transcriptomic, and metabolomic analyses provide insights into the evolution and development of a medicinal plant<i>Saposhnikovia divaricata</i>(Apiaceae)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Saposhnikovia divaricata, 2n = 2x = 16, as a perennial species, is widely distributed in China, Mongolia, Russia, etc. It is a traditional Chinese herb used to treat tetanus, rubella pruritus, rheumatic arthralgia, and other diseases. Here, we assembled a 2.07 Gb and N50 scaffold length of 227.67 Mb high-quality chromosome-level genome of S. divaricata based on the PacBio Sequel II sequencing platform. The total number of genes identified was 42 948, and 42 456 of them were functionally annotated. A total of 85.07% of the genome was composed of repeat sequences, comprised mainly of long terminal repeats (LTRs) which represented 73.7% of the genome sequence. The genome size may have been affected by a recent whole-genome duplication event. Transcriptional and metabolic analyses revealed bolting and non-bolting S. divaricata differed in flavonoids, plant hormones, and some pharmacologically active components. The analysis of its genome, transcriptome, and metabolome helped to provide insights into the evolution of bolting and non-bolting phenotypes in wild and cultivated S. divaricata and lays the basis for genetic improvement of the species.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».