MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404333600 · doi:10.1080/07060661.2024.2413557

Exploring mechanisms of gene expression control during <i>Ustilago maydis</i> teliospore germination

2024· article· en· W4404333600 sur OpenAlexaffvenue
Amanda M. Seto, Michael E. Donaldson, Barry Saville

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Pathology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUstilagoGerminationBiologyGeneGene expressionBotanyMicrobiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fungal plant pathogens produce spores for survival and dispersion. Developing an understanding of the mechanisms involved in spore dormancy and germination will aid in mitigating the impact of diseases they cause. The thick-walled diploid teliospores of Ustilago maydis were used as a model for studying fungal spore dormancy and germination. These spores develop only in infected maize tissue and can remain dormant for long periods of time. Teliospores germinate under favourable conditions, resume meiosis, and produce basidiospores to initiate new rounds of infection. Previous research identified changing gene transcripts during teliospore germination, but analysis was hampered by asynchronous germination. The more comprehensive RNA-seq analysis of U. maydis teliospore germination presented here aimed to identify gene altered transcript levels detectable above the background of fluctuating changes resulting from asynchronous germination. The analyses identified 18 different patterns of gene transcript level changes. It also indicated that gene expression is controlled at the transcriptional and post-transcriptional levels. Gene ontology term enrichment analyses of these patterns revealed genes that are involved in cell morphogenesis, metabolism, and RNA metabolism.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Plant PathologyMême sujetBiofuel production and bioconversionTravaux en français237 207