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生物信息学工具完善了农作物疾病研究真菌基因组图
包括Rothamsted Research在内的一支国际科学家团队开发了一种新方法来提高复杂生物体中基因映射的准确性，这一突破可以增强对影响小麦等作物的真菌疾病的研究。该论文发表在《分子植物菌相互作用》杂志上。
来源:英国物理学家网首页包括Rothamsted Research在内的一支国际科学家团队开发了一种新方法来提高复杂生物体中基因映射的准确性，这一突破可以增强对影响小麦等作物的真菌疾病的研究。该论文发表在《分子植物菌相互作用》杂志上。
已发布 分子植物 - 微生物相互作用使用先进的生物信息学工具，研究人员重新注册了Zymoseptoria tritici的基因组，这是一种负责埃斯托里亚叶斑点的主要真菌病原体，这种疾病是一种疾病，在整个欧洲造成大量小麦的产量损失。他们的发现突出了以前的遗传分析中的主要缺陷，并为真菌的遗传结构提供了更精确的图景。
遗传结构到目前为止，即使有大量遗传数据，预测复杂生物体中的基因也是一个挑战。过去绘制Z. tritici基因的努力产生了不一致的结果，不同的研究确定了10,900至13,200个基因，但这些发现中只有三分之一在数据集中匹配。
为了解决这个问题，研究小组开发了Ingenannot，该工具将多种基因预测方法与真菌RNA序列中的真实生物学证据相结合。更新的分析确定了13,414个高信心基因，提高了先前研究的准确性，并为真菌如何调节其基因提供了新的启示。
由来自INRAE的法国科学家领导的团队比较了四个不同的基因预测数据集的同一septoria菌株，每个数据集由荷兰，德国，美国，澳大利亚和英国的研究人员独立生成（Rothamsted Research）。
这引起了这种重要的真菌的“黄金标准”开放社区参考资源的发布，这将加速研究工作，以确定病原体中可剥削的弱点。
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