Sequence and gene expression variability in cultivars of oat (Avena sativa L.)
Notice bibliographique
Résumé
Many traits of economic importance in crop plants are quantitative, complicating the selection for desirable characteristics. Recent studies suggest a complex relationship between genotype and phenotype, with genetic variability often appearing as differences in gene expression rather than structural changes in proteins. In oat (Avena sativa L.), lipid and protein content are economically important traits. In the first of four studies reported here, partial sequences for eight genes involved in lipid or protein biosynthesis were obtained from ten oat cultivars with varying lipid and protein content. Phylogenetic analysis showed that these sequences clustered into families possibly corresponding to homeologous genes. Some cultivar- and family-specific polymorphisms were identified. In the second study, we surveyed differential gene expression between developing kernels of cultivars Kanota and Ogle by constructing reciprocal subtractive libraries. Of the 195 contig sequences obtained, only a minority had homology to characterized sequences. Grouping these sequences in categories based on gene ontology of their BLAST hits showed different profiles of expression for each cultivar. In the third study, we tested a method for transforming macroarray data consisting of dividing spot signal by the median array background. This reduced variation due to array exposure time. In the fourth study, gene expression levels were considered as quantitative traits in the Kanota x Ogle mapping population. Macroarrays featuring oat clones differentially expressed between both parents were hybridized with cDNA from the population lines. Among the 33 significant expression quantitative trait loci detected, most clustered to linkage group 29--43, a possible "hot-spot" of gene expression regulation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».