。。.N.N.N.N.N.N.N.N.N.N.N。lecce单位。4Qu±云母生物±云母系。II,布宜诺斯艾利斯,CE1428EHA,阿根廷。 II,布宜诺斯艾利斯,CE1428EHA,阿根廷。 。 澳大利亚,澳大利亚,澳大利亚,澳大利亚。II,布宜诺斯艾利斯,CE1428EHA,阿根廷。II,布宜诺斯艾利斯,CE1428EHA,阿根廷。 。 澳大利亚,澳大利亚,澳大利亚,澳大利亚。II,布宜诺斯艾利斯,CE1428EHA,阿根廷。。澳大利亚,澳大利亚,澳大利亚,澳大利亚。
背景:基因功能预测数据集的可用性可帮助研究人员考虑假设生成,候选基因优先次序和许多其他应用的未表征基因的可能功能。许多这样的数据集基于基因本体论(GO)函数图。对于植物而言,这可能是有问题的,因为最具体的GO术语通常是从非植物分类群的生物学中得出的(例如,鉴于植物缺乏神经的神经),似乎不太可能映射到植物生物学过程)。为了平衡功能特异性的需求,同时限制了与植物生物学相关的功能,研究人员通常会限制植物植物子集,但是,通过设计,该子集由非常一般的术语和限制了特定假设产生的实际效用。更糟糕的是,有时研究人员选择与植物生物学无关的术语(而不是遍历GO图以选择与植物生物学兼容的层次结构中最具体的术语)。结果:我们创建了Go Big,一种基因本体学子集类型,以提高分类群特异性生物学应用基因功能预测的生物学相关性。GO大植物子集保留了假设产生的最大功能特异性,同时限制了适用于植物生物学的术语。简要