Additional file 2 of Unveiling molecular mechanisms and candidate genes for goss’s bacterial wilt and leaf blight resistance in corn through RNA-Seq analysis
Notice bibliographique
Résumé
Supplementary Material 2: Supp Figure S1A, Screen plot depicting the percent variation explained over the first 18 principal components across all 18 RNA-seq samples. S1B, Elbow plot showing the decay within the sum of squares as a function of the number of clusters for an unsupervised clustered heatmap. Figure S1C, hierarchical heatmap of the top 2000 genes exhibiting the highest standard deviation in expression across all samples. Supp Figure S2, Correlation plot showing the 1:1 correlation in gene expression between the mean of all three samples/treatment for all genes between treatments. Supp Figure S3, Volcano plot of the DEGs between control resistant maize (450) and same maize cultivar inoculated with aggressive (BACT) or weak (DOAB) strains of C. nebraskensis (450BACT vs 450CTL and 450DOAB vs 450CTL) after five days. Up and down (red) regulated genes that had a log2fold change >1.5 and an FDR p-value <0.1 are coloured, while those that are coloured blue had an Adjusted p-value<0.1, but a fold change <1.5. Supp Figure S4, Heatmap of top DEGs across all treatments for the corn line 450 (A), corn line 447 (B) or comparing corn lines 447 vs 450 for the weak (DOAB) or aggressive (BACT) bacterial strains (C).
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,785 | 0,155 |
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 ».