Notice bibliographique
Résumé
The grain-filling period is a crucial stage that determines the yield and quality formation of wheat grains, involving a complex spatio-temporal regulation process. To gain a deeper understanding of the dynamic changes in gene expression and their molecular mechanisms during grain development, this study, based on multiple time points and multiple tissues, constructed a spatio-temporal transcriptome map of wheat grains covering the entire grain-filling period. Three key periods - early, middle, and late grain-filling - were selected, and the main tissues such as endosperm, embryo, and aleurone layer were collected respectively. High-quality transcriptome data were obtained by using high-throughput RNA sequencing technology. Through differential expression analysis, time series clustering, tissue-specific expression analysis and functional annotation, a large number of key genes and transcription factors related to carbon and nitrogen metabolism, starch synthesis, hormone regulation, stress resistance response, etc. were identified. This study also constructed multiple regulatory networks closely related to grain development and revealed the potential roles of non-coding Rnas and epigenetic factors in regulation, providing resource support for the analysis of the complex regulatory networks of grain development. This research will lay a solid foundation for the improvement of wheat quality, molecular breeding and the functional study of key regulatory genes during the grain-filling period.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».