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Enregistrement W4403466282 · doi:10.1139/gen-2024-0061

Heat shock responsive genes in Brassicaceae: genome-wide identification, phylogeny, and evolutionary associations within and between genera

2024· article· en· W4403466282 sur OpenAlexvenueno aff
Aldrin Y. Cantila, Sheng Chen, Kadambot H. M. Siddique, Wallace A. Cowling

Notice bibliographique

RevueGenome · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHeat shock proteins research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine, Dentistry and Health Sciences, University of Western AustraliaGrains Research and Development Corporation
Mots-clésBiologyBrassicaceaeHeat shock proteinHeat shock factorGeneGeneticsHeat shockGenomeCLPBGene duplicationHsp70Botany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heat stress affects the growth and development of Brassicaceae crops. Plant breeders aim to mitigate the effects of heat stress by selecting for heat stress tolerance, but the genes responsible for heat stress in Brassicaceae remain largely unknown. During heat stress, heat shock proteins (HSPs) function as molecular chaperones to aid in protein folding, and heat shock transcription factors (HSFs) serve as transcriptional regulators of HSP expression. We identified 5002 heat shock related genes, including HSPs and HSFs, across 32 genomes in Brassicaceae. Among these, 3347 genes were duplicated, with segmented duplication primarily contributing to their expansion. We identified 466 physical gene clusters, including 240 homogenous clusters and 226 heterogeneous clusters, shedding light on the organization of heat shock related genes. Notably, 37 genes were co-located with published thermotolerance quantitative trait loci, which supports their functional role in conferring heat stress tolerance. This study provides a comprehensive resource for the identification of functional Brassicaceae heat shock related genes, elucidates their clustering and duplication patterns and establishes the genomic foundation for future heat tolerance research. We hypothesise that genetic variants in HSP and HSF genes in certain species have potential for improving heat stress tolerance in Brassicaceae crops.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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