De novo transcriptome assembly and candidate gene discovery for high seedling vigor in cicer milkvetch ( <i>Astragalus cicer</i> L.)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cicer milkvetch ( Astragalus cicer L.) (CMV) is a perennial, winter hardy forage legume for grazing in the temperate regions of world. Low seed germination and low seedling vigor of this species often reduce stand establishment success, limiting producer adoption. Objectives of this study were to identify the differentially expressed genes (DEGs) associated with seedling vigor in high‐vigor (AC Veldt and PI440143) and low‐vigor populations (PI206405) in CMV. Five, 7‐day‐old seedlings per population were randomly chosen for RNA extraction. Sequencing generated a total of 319 million clean reads, with 97.3% mapped to the de novo assembled transcriptome. A total of 3,322 DEGs were identified between the high and low seedling vigor populations. Of these, a total of 269 DEGs were mapped to the UniProt database, with 30 DEGs (11.2%) aligned to species in the Fabaceae family, and 146 DEGs (54.6%) with proteins associated with seedling vigor. A total of 427 significant gene ontology (GO) terms were identified in the high versus low seedling populations, with 366 terms successfully classified into three main GO categories: molecular function, biological process, and cellular component. Among these, 286 (70.0%) GO terms were associated with seedling vigor, which were mainly related to BPs related to seed size determination, energy provision, and the transport of energy and ion. Once validated, these candidate genes could be used to select plants with high seedling vigor in CMV genetic improvement.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».