Bioinformatic Analyses for Nitrogen Responsive Transcriptome and De Novo Regulatory Motif Discovery in Potato «Solanum tuberosum»
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen is an essential nutrient for plant growth and development, but high usage of nitrogen-based fertilizers can have adverse effects on crops, the environment, and the economy.To discover nitrogen responsive molecular mechanisms that could be used to develop nitrogen efficient potato varieties and optimal nitrogen fertilizer management strategies, differentially expressed genes were identified in the transcriptomes of tuber and leaf tissue from three commercial cultivars of potato S. tuberosum L. Solanaceae (Russet Burbank, Atlantic and Shepody).The upstream sequences of the differentially expressed genes were used with two de novo regulatory motif discovery algorithms (Seeder and Homer2), to pinpoint potential cis-regulatory element(s) most likely to be responsible for nitrogen response.The results confirm findings from an earlier study on the leaf as well as identifies novel tuberspecific genes and cis-regulatory motifs that are involved in response mechanisms, as well as nitrogen metabolism expressed in both tissue types.advice provided by all of you not only allowed me to finish this project but grounded my understanding of this field, which I will always be thankful for.I would also like to acknowledge the help provided from our collaborator Dr. Helen Tai, not only for her valuable contributions, but also the guidance from her involvement in the preliminary studies associated with this project.To all my fellow lab members, Ilayda, Sai and Juan, thank you for your all the help and insight you provided me.And finally, to my parents and to my partner, I cannot thank you enough for the support you have given me over the past two years, for which I would not have been able to go through these times without it.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».