Analysis of gene expression data in transgenic and non- transgenic soybean cultivars using bioinformatics tools
Notice bibliographique
Résumé
Current safety assessment for novel crops, including transgenic crops, uses a targeted approach, which determines crop safeness by assessing the content of a few specific chemical components.However, microarray technology can simultaneously assess the whole transcriptome and can therefore be used to analyze target genes as well as unintended effects.In this study, we used this technique as a non-targeted approach.Gene expression data from a microarray experiment with five soybean cultivars was analyzed using bioinformatics.Two cultivars were transgenic (RoundUp®) and three were non-transgenic.We show that the variation in gene expression between transgenic and non-transgenic soybean is less than that between non-transgenic cultivars.A MySQL database coupled with CGI web interfaces was developed to store and present the results (http://thor.agrenv.mcgill.ca/cgi-bin/soy/soybean.cgi).By integrating the microarray data with gene annotations and other soybean data, a comprehensive view of differences in gene expression can be explored between cultivars.iii Résumé Les méthodes actuelles d'évaluation du risque pour des cultures nouvelles, incluant les cultures transgéniques, utilisent une approche ciblée; elles évaluent le contenu en composés chimiques spécifiques.La technologie des micropuces étant maintenant disponible, il est possible d'évaluer la totalité du transcriptome.Nous avons utilisé cette technologie comme approche non-ciblée.Dans la présente étude, les données d'expériences de micropuces comparant l'expression des gènes de cinq cultivars de soja sont analysées par des méthodes bioinformatiques.Deux de ces cultivars sont des soja transgéniques RoundUp® et trois sont non-transgéniques.Nous montrons que la variation de l'expression des gènes entre soja transgéniques et non-transgéniques est moins grande qu'entre des cultivars non-transgéniques.Une base de données MySQL et une interface web CGI ont été développées pour entreposer et récupérer les données.L'intégration avec d'autres données sur le soja a rendu possible l'exploration de données génétiques globales entre cultivars en terme de fonctions biologiques.iv Dedication This thesis is dedicated to my parents who offered me unconditional love, support and understanding throughout all these years of education.Thank you for everything.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».