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Record W7037777089

Evaluating the effect of disruptive genetic variations on secondary cell wall deposition in Populus trichocarpa

2023· other· fr· W7037777089 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typeother
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicColeoptera Taxonomy and Distribution
Canadian institutionsnot available
FundersBiological and Environmental ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceOak Ridge National LaboratoryJoint Genome InstituteCompute CanadaU.S. Department of Energy
KeywordsEnvironmental factorPopulus trichocarpaBiological evolutionSalicaceae
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le bois est un matériau renouvelable et une source d'énergie importante dont les caractéristiques physiques et chimiques sont largement définies durant sa formation et plus spécifiquement à l'étape de déposition de la paroi cellulaire secondaire (DPCS). Comprendre les déterminants moléculaires régissant la DPCS améliorera nos connaissances de ce processus biologique et les stratégies d'amélioration génétique du bois. Les études d'associations génétiques ont identifié de nombreux gènes impliqués dans l'étape de DPCS chez l'espèce modèle d'arbre Populus trichocarpa. Ces études n'ont pas permis d'expliquer la plupart de l'héritabilité observé pour des traits phénotypiques en utilisant seulement les variations génétiques communes. Les variations génétiques rares caractérisées par leurs faibles fréquences dans les populations sont prometteuses pour expliquer une plus grande part de l'héritabilité manquante, surtout les variants avec un effet perturbateur sur les produits géniques. Le premier chapitre de cette thèse examine la littérature scientifique sur les dernières innovations technologiques et méthodologiques basée sur la génomique qui sont utilisées pour étudier les aspects moléculaires de la formation du bois. Les avancées dans les technologies de séquençage et l'assemblage de nouveaux génomes végétaux ont permis d'élargir la gamme d'organismes disponible pour l'étude de la formation du bois. L'étude des ARN non codants et des interactions épigénétiques est devenue une partie importante de la recherche sur la régulation de l'expression des gènes impliqués dans la formation du bois. La génétique des systèmes couplée à la théorie des réseaux a été utilisée pour intégrer plusieurs couches de données moléculaires afin d'étudier la formation du bois en tant que processus biologique complexe. En termes d'amélioration du bois, la sélection basée sur la génomique a produit des résultats prometteurs par rapport aux approches de sélection traditionnelles. Les technologies de criblage à haut débit et le reséquençage rentable de génomes complets permettent désormais d'identifier les variants génétiques rares dans une population. Cependant, ces variants rares doivent être identifiées avec confiance car ils peuvent facilement être confondus avec des erreurs de séquençage. Dans le deuxième chapitre, le reséquençage de génomes entiers de P. trichocarpa a été utilisé pour identifier les petites variations génétiques rares et communes présentes chez un grand nombre d'individu. Les variations génétiques caractérisées par deux logiciels d'identification de variants ont été comparées et strictement filtrées en fonction de leur qualité. Nous avons trouvé une grande diversité génomique chez P. trichocarpa, avec 8,5 millions de petites variations génétiques. Fait important, 377 000 variations non-synonymes (5 % du total) ont été découvertes. L'importance de la diversité génomique et le potentiel des variations génétiques défectueuses rares pour expliquer une part importante de la variabilité phénotypique de P. trichocarpa sont mis en évidence. Les variations perturbatrices de l'ADN codant peuvent mener à des produits géniques défectueux et être utilisées en sélection moléculaire. Dans le troisième chapitre, 58 variations génétiques perturbatrices ont été identifiées dans les gènes de DPCS chez P. trichocarpa. Des données transcriptomiques ont ensuite été utilisées pour examiner les patrons d'expression de ces gènes. Une différence d'expression significative a été observée entre les individus avec et sans variants perturbateurs pour 13% des transcrits de gènes dans lesquels des variants perturbateurs ont été trouvés. Chez les individus hétérozygotes, l'expression spécifique de l'allèle correspondant aux variants perturbateurs et à l'allèle de référence était significativement différente pour la moitié de nos observations et variait significativement entre génotypes, clones et environnements. Le potentiel de deux variants perturbateurs dans deux gènes d'hémicellulose a été évalué pour l'amélioration du bois. Ces résultats révèlent une régulation complexe de l'expression des gènes de DPCS possédant des variations perturbatrices et soulignent l'importance des influences environnementales sur l'expression des transcrits. Cette thèse démontre l'importance de la conception des études génomiques pour l'identification des variants génétiques rares. La régulation complexe de l'expression des gènes de DPCS associée à la présence de variants perturbateurs a aussi été mise en évidence. Récemment, le domaine de la génomique du bois a connu une évolution vers une approche de plus en plus holistique pour déchiffrer la formation du bois en tant que processus biologique complexe. Les connaissances qui en résulteront amélioreront davantage nos connaissances sur les déterminants moléculaires de la formation du bois et renforceront l'efficacité des stratégies d'amélioration des arbres.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.006

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.248 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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