Titre : Gènes de plante

Gènes de plante : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Molecular Sequence Annotation

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment identifier un gène de plante spécifique ?

L'identification se fait par séquençage de l'ADN et analyse bioinformatique.
Génétique des plantes Séquençage de l'ADN
#2

Quels outils sont utilisés pour l'analyse des gènes ?

Des outils comme CRISPR, PCR et des bases de données génomiques sont utilisés.
CRISPR PCR
#3

Qu'est-ce qu'un marqueur génétique ?

C'est un segment d'ADN associé à un trait spécifique, utilisé pour le diagnostic.
Marqueurs génétiques Traits phénotypiques
#4

Comment détecter des mutations dans les gènes de plante ?

Les mutations peuvent être détectées par séquençage ou analyse de polymorphisme.
Mutations génétiques Polymorphisme
#5

Quel rôle joue la bioinformatique dans l'étude des gènes ?

Elle permet d'analyser et d'interpréter les données génomiques complexes.
Bioinformatique Analyse génomique

Symptômes 5

#1

Quels sont les signes d'une mutation génétique chez les plantes ?

Les signes incluent des changements de couleur, de taille ou de résistance aux maladies.
Mutations génétiques Phénotypes
#2

Comment les gènes affectent-ils la croissance des plantes ?

Les gènes régulent des processus comme la photosynthèse et la floraison.
Croissance des plantes Photosynthèse
#3

Quels traits peuvent être influencés par les gènes ?

Les gènes influencent la taille, la forme, la couleur et la résistance aux maladies.
Traits phénotypiques Résistance aux maladies
#4

Les gènes affectent-ils la qualité des fruits ?

Oui, ils déterminent la saveur, la texture et la durée de conservation des fruits.
Qualité des fruits Génétique des plantes
#5

Comment les gènes influencent-ils la photosynthèse ?

Ils codent pour des protéines essentielles au processus de photosynthèse.
Photosynthèse Protéines

Prévention 5

#1

Comment prévenir les maladies des plantes par la génétique ?

En développant des variétés résistantes grâce à la sélection génétique.
Prévention des maladies Sélection génétique
#2

Quel rôle joue la biodiversité dans la prévention des maladies ?

La biodiversité augmente la résilience des cultures face aux maladies et aux ravageurs.
Biodiversité Résilience des cultures
#3

Comment les gènes peuvent-ils aider à la lutte biologique ?

Ils peuvent être utilisés pour introduire des traits favorables aux agents de lutte biologique.
Lutte biologique Traits favorables
#4

Quelles pratiques agricoles préventives sont recommandées ?

Des rotations de cultures et l'utilisation de variétés résistantes sont recommandées.
Pratiques agricoles Rotations de cultures
#5

Comment la recherche génétique aide-t-elle à la prévention ?

Elle permet d'identifier des gènes de résistance et de les intégrer dans les cultures.
Recherche génétique Gènes de résistance

Traitements 5

#1

Comment modifier génétiquement une plante ?

On utilise des techniques comme l'édition génomique ou la transformation génétique.
Édition génomique Transformation génétique
#2

Quels sont les avantages des plantes génétiquement modifiées ?

Elles peuvent offrir une meilleure résistance aux maladies et un rendement accru.
Plantes génétiquement modifiées Rendement des cultures
#3

Quelles techniques améliorent les gènes de plante ?

Les techniques incluent la sélection assistée par marqueurs et l'édition CRISPR.
Sélection assistée par marqueurs CRISPR
#4

Comment les gènes peuvent-ils être utilisés en agriculture ?

Ils permettent de développer des variétés résistantes aux maladies et aux stress environnementaux.
Agriculture durable Variétés résistantes
#5

Quels traitements sont utilisés pour les maladies des plantes ?

Des traitements incluent des fongicides, des insecticides et des approches génétiques.
Maladies des plantes Fongicides

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec les OGM ?

Des problèmes d'allergies, de résistance aux herbicides et d'impact sur l'écosystème.
OGM Allergies alimentaires
#2

Comment les gènes peuvent-ils affecter la biodiversité ?

L'introduction de gènes peut réduire la diversité génétique et affecter les écosystèmes.
Biodiversité Écosystèmes
#3

Quels risques sont associés à l'édition génomique ?

Des risques incluent des effets hors cible et des conséquences imprévues sur l'environnement.
Édition génomique Effets hors cible
#4

Comment les gènes peuvent-ils influencer la résistance aux maladies ?

Une résistance excessive peut entraîner une pression de sélection sur les pathogènes.
Résistance aux maladies Pression de sélection
#5

Quels impacts environnementaux peuvent résulter des modifications génétiques ?

Des impacts incluent la contamination génétique et la perte de variétés locales.
Impacts environnementaux Contamination génétique

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs influencent la variabilité génétique des plantes ?

Les facteurs incluent l'environnement, la sélection naturelle et les pratiques agricoles.
Variabilité génétique Sélection naturelle
#2

Comment le changement climatique affecte-t-il les gènes de plante ?

Il peut modifier les traits génétiques et influencer la résistance aux stress environnementaux.
Changement climatique Stress environnementaux
#3

Quels sont les risques liés à l'utilisation de pesticides ?

L'utilisation excessive peut entraîner des résistances génétiques chez les ravageurs.
Pesticides Résistance génétique
#4

Comment la monoculture affecte-t-elle la diversité génétique ?

La monoculture réduit la diversité génétique, rendant les cultures plus vulnérables.
Monoculture Diversité génétique
#5

Quels sont les impacts des pratiques agricoles sur les gènes ?

Des pratiques inappropriées peuvent réduire la diversité génétique et la résilience des cultures.
Pratiques agricoles Résilience des cultures
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 19/11/2024

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Auteurs principaux

Jinling Huang

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Affiliations :
  • Key Laboratory for Plant Diversity and Biogeography of East Asia, Yunnan Key Laboratory for Fungal Diversity and Green Development, Kunming Institute of Botany, Chinese Academy of Sciences, Kunming, 650201, China; State Key Laboratory of Crop Stress Adaptation and Improvement, Key Laboratory of Plant Stress Biology, School of Life Sciences, Henan University, Kaifeng, 475001, China; Department of Biology, East Carolina University, Greenville, NC 27858, USA. Electronic address: huangj@ecu.edu.
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Hong Lang

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Affiliations :
  • School of Agriculture, Jilin Agricultural Science and Technology College, Jilin 132101, China.
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Ye Zu

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Affiliations :
  • College of Horticulture, Shenyang Agricultural University, Shenyang 110866, China.
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Jian-Kang Zhu

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Affiliations :
  • Shanghai Center for Plant Stress Biology, CAS Center of Excellence in Molecular Plant Sciences, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 200032, China.
  • Department of Horticulture and Landscape Architecture, Purdue University, West Lafayette, IN 47907, USA.
Publications dans "Gènes de plante" :

Daniel F Voytas

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Genome Engineering, Center for Precision Plant Genomics and Department of Genetics, Cell Biology and Development, University of Minnesota, St. Paul, MN 55108, USA. Electronic address: voytas@umn.edu.
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Ivan Baxter

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Affiliations :
  • Donald Danforth Plant Science Center, St. Louis, MO, USA.

Konstantin V Kiselev

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Affiliations :
  • Laboratory of Biotechnology, Federal Scientific Center of the East Asia Terrestrial Biodiversity, Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences, Vladivostok, Russia.
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Alexandra S Dubrovina

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratory of Biotechnology, Federal Scientific Center of the East Asia Terrestrial Biodiversity, Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences, Vladivostok, Russia.
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Ashish Prasad

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Affiliations :
  • National Institute of Plant Genome Research, Aruna Asaf Ali Marg, New Delhi, 110067, India.
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Manoj Prasad

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Affiliations :
  • National Institute of Plant Genome Research, Aruna Asaf Ali Marg, New Delhi, 110067, India; Department of Plant Sciences, University of Hyderabad, Hyderabad 500046, Telangana, India. Electronic address: manoj_prasad@nipgr.ac.in.
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Keiji Numata

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Affiliations :
  • Biomacromolecules Research Team, RIKEN Center for Sustainable Resource Science, Wako, Saitama 351-0198, Japan. simonsauyin.law@riken.jp.
  • Department of Material Chemistry, Kyoto University, Nishikyo-ku, Kyoto 615-8510, Japan.
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Hans-Wilhelm Nützmann

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Affiliations :
  • The Milner Centre for Evolution, University of Bath, Bath, UK. h.nuetzmann@bath.ac.uk.
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Shahid Mansoor

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Affiliations :
  • Agricultural Biotechnology Division, National Institute for Biotechnology and Genetic Engineering, a constituent College of Pakistan Institute of Engineering and Applied Sciences, Faisalabad, Pakistan. Electronic address: shahidmansoor7@gmail.com.
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Zhiyuan Ji

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Affiliations :
  • National Key Facility for Crop Gene Resources and Genetic Improvement (NFCRI), Institute of Crop Sciences, Chinese Academy of Agriculture Sciences (CAAS), Beijing 100081, China.
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Wei Guo

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Affiliations :
  • College of Chemistry and Life Sciences, Zhejiang Normal University, Jinhua 321004, China.
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Xifeng Chen

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Affiliations :
  • College of Chemistry and Life Sciences, Zhejiang Normal University, Jinhua 321004, China.
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Chunlian Wang

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Affiliations :
  • National Key Facility for Crop Gene Resources and Genetic Improvement (NFCRI), Institute of Crop Sciences, Chinese Academy of Agriculture Sciences (CAAS), Beijing 100081, China.
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Kaijun Zhao

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  • National Key Facility for Crop Gene Resources and Genetic Improvement (NFCRI), Institute of Crop Sciences, Chinese Academy of Agriculture Sciences (CAAS), Beijing 100081, China.
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Ming-Liang Jiang

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Affiliations :
  • School of Agriculture, Jilin Agricultural Science and Technology College, Jilin 132101, China.
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Xiao-Nan Li

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Affiliations :
  • College of Horticulture, Shenyang Agricultural University, Shenyang 110866, China.
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Sources (10000 au total)

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The Polygonaceae is a family well-known for its weeds, and edible plants, Fagopyrum (buckwheat) and Rheum (rhubarb), which are primarily herbaceous and temperate in distribution. Yet, the family also ... These assemblies represent the first publicly-available assembled and annotated plastomes for the genera Podopterus, Gymnopodium, and Neomillspaughia, and the first assembled and annotated plastomes f... These six plastomes from among the tropical woody Polygonaceae appear typical within the family. The plastome assembly of Ruprechtia coriacea presented here calls into question the sequence identity o...

Draft genome sequence and annotation of the polyextremotolerant polyol lipid-producing fungus aureobasidium pullulans NRRL 62042.

The ascomycotic yeast-like fungus Aureobasidium exhibits the natural ability to synthesize several secondary metabolites, like polymalic acid, pullulan, or polyol lipids, with potential biotechnologic... The genome of A. pullulans NRRL 62042 was sequenced using Illumina NovaSeq 6000. Genome assembly revealed a genome size of 24.2 Mb divided into 39 scaffolds with a GC content of 50.1%. Genome annotati...

Detecting gene breakpoints in noisy genome sequences using position-annotated colored de-Bruijn graphs.

Identifying the locations of gene breakpoints between species of different taxonomic groups can provide useful insights into the underlying evolutionary processes. Given the exact locations of their g... This contribution presents a novel method for detecting gene breakpoints in the nucleotide sequences of complete mitochondrial genomes, taking into account possible high substitution rates. The method... The proposed method constructs a position-annotated de-Bruijn graph of the input sequences. Using a heuristic algorithm, this graph is searched for particular structures, called bulges, which may be a...

Radiogenomic analysis for predicting lymph node metastasis and molecular annotation of radiomic features in pancreatic cancer.

To provide a preoperative prediction model for lymph node metastasis in pancreatic cancer patients and provide molecular information of key radiomic features.... Two cohorts comprising 151 and 54 pancreatic cancer patients were included in the analysis. Radiomic features from the tumor region of interests were extracted by using PyRadiomics software. We used a... Patients in the in-house cohort (mean age, 61.3 years ± 9.6 [SD]; 91 men [60%]) were separated into training (n = 105, 70%) and validation (n = 46, 30%) cohorts. A total of 1,239 features were extract... Machine learning-based radiomics could predict the status of lymph node metastasis in pancreatic cancer, which is associated with proliferation-related alterations....