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Enregistrement W4401781280 · doi:10.20944/preprints202408.1452.v1

Transcriptome Analysis and Identification of Genes Associated with Cotton Seed Size

2024· preprint· en· W4401781280 sur OpenAlexaff
Bing Jia, Jikun Song, Caoyi Zhou, Yajie Wang, Bingbing Zhang, Man Wu, Jinfa Zhang, Quanjia Chen, Jiwen Yu

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueResearch in Cotton Cultivation
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyTranscriptomeGeneBiotechnologyPhenotypeMechanism (biology)GeneticsGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cotton seeds as the main by-product of cotton are not only an important raw material for edible oil and feed but also a source of biofuel. The quality of cotton seeds directly affects cotton planting and is closely related to the yield and fiber quality. However, the molecular mechanism governing cotton seed size remains largely unexplored. This study investigates the regulatory mechanisms of cotton seed size by focusing on two cotton genotypes, N10 and N12, which exhibit notable phenotypic variations across multiple environments. Developing seeds were sampled at various stages (5, 20, 30, and 35 DAP) and subjected to RNA-seq. The temporal pattern clustering and WGCNA on differentially expressed genes identified 413 candidate genes, including these related to sugar metabolism that were significantly enriched in transcriptional regulation. A genetic transformation experiment indicated that the overexpression of the GhUXS5 gene encoding UDP-glucuronate decarboxylase 5 significantly increased seed size, suggesting an important role of GhUXS5 in regulating cotton seed size. This discovery provides crucial insights into the molecular mechanisms controlling cotton seed size, helping to unravel the complex regulatory network and offering new strategies and targets for cotton breeding to enhance the economic value of cotton seeds and overall cotton yield.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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