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Enregistrement W4405851982 · doi:10.5376/gab.2024.15.0030

Genetic Basis of Oil Content in Camellia Species

2024· article· en· W4405851982 sur OpenAlexvenueno aff
Yuejun Wu

Notice bibliographique

RevueGenomics and Applied Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid metabolism and biosynthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCamelliaBasis (linear algebra)BiologyMathematicsFood scienceBotanyBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary objective of this study was to elucidate the genetic basis of oil content in various Camellia species, with a particular focus on identifying key genes and genetic markers associated with oil biosynthesis and fatty acid composition. The study identified several significant genetic markers and differentially expressed genes (DEGs) associated with oil content and quality in Camellia species. In Camellia oleifera , single nucleotide polymorphisms (SNPs) and insertion-deletion (InDel) markers within key fatty acid desaturase genes were found to be significantly associated with oil content and composition, explaining up to 17.93% of phenotypic variance. Transcriptomic analyses revealed critical genes involved in lipid metabolism and oil accumulation, such as stearoyl-ACP desaturases (SADs) and fatty acid desaturase 2 (FAD2), which were differentially expressed during seed development. Additionally, integrative proteomic and transcriptomic analyses identified key metabolites and co-expressed genes involved in oil quality during seed ripenin4. Comparative studies between high- and low-oil cultivars highlighted the coordinated regulation of upstream and downstream genes essential for high oleic acid accumulation. The findings from this study provide valuable genetic markers and insights into the molecular mechanisms underlying oil biosynthesis in Camellia species. These discoveries have significant implications for the genetic improvement of oil content and quality in Camellia cultivars through marker-assisted selection and genetic engineering.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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