Genome-Wide Analyses of Copy Number Variants in 751 <i>Populus trichocarpa</i> Individuals From Natural Populations
Notice bibliographique
Résumé
Copy number variations (CNVs), including duplications and deletions of the genome ranging up to 1 Mb, are an important contributor to genomic variation, and may influence phenotypic variation. They are relatively understudied compared with single nucleotide polymorphisms despite affecting a higher proportion of the genome. Using whole genome sequencing data and RNA-sequencing data, we identified and characterized the natural diversity of CNVs across the native range of Populus trichocarpa and the effects of CNVs on gene expression. We analyzed whole genome sequencing data of 751 P. trichocarpa individuals to identify CNVs, analyzed their size, distribution and population structure. We also examined gene expression with RNA-sequencing data of leaf and xylem tissues for 390 individuals. We found 11,501 duplications and 22,839 deletions covering a major percentage of the genome. Genes overlapping with CNVs were enriched in important biological processes such as reproduction, cellulose production, and defense. Analysis of CNV genotypes with expression data showed that a minority of genes overlapping CNVs have a strong correlation of expression level with copy number. Those genes were significantly enriched in stress-related responses. Our identified CNVs provide insights into the extent, characteristics, and diversity of CNVs in wild populations of P. trichocarpa and the effects of CNVs on gene expression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».