Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
CL
Carlos Lugo
Author with expertise in RNA Sequencing Data Analysis
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(50% Open Access)
Cited by:
1
h-index:
8
/
i10-index:
7
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Characterisation of cuticle mechanical properties: analysing stiffness in layered living systems to understand surface buckling patterns

Chiara Airoldi et al.Mar 30, 2024
Development of a living organism is a highly regulated process during which biological materials undergo constant change. De novo material synthesis and changes in mechanical properties of materials are key for organ development; however, few studies have attempted to produce quantitative measurements of the mechanical properties of biological materials during growth. Such quantitative analysis is particularly challenging where the material is layered, as is the case for the plant cuticle on top of the plant epidermal cell wall. Here, we focus on Hibiscus trionum flower petals, where buckling of the cuticle forms ridges, producing an iridescent effect. This ridge formation is hypothesised to be due to mechanical instability, which directly depends upon the mechanical properties of the individual layers within the epidermal cells. We present measurements of the mechanical properties of the surface layers of petal epidermal cells through atomic force microscopy (AFM) and the uniaxial tensile tester for ultrathin films (TUTTUT), across growth stages. We found that the wavelength of the surface ridges was set at the ridge formation stage, and this wavelength was preserved during further petal development, most likely because of the plasticity of the material. Our findings suggest that temporal changes in biological material properties are key to understanding the development of biological surface patterns.
0
Paper
Citation1
0
Save
0

IDENTIFICATION OF GENOMIC REGIONS CARRYING A CAUSAL MUTATION IN UNORDERED GENOMES

Pilar Corredor‐Moreno et al.Sep 15, 2015
Whole genome sequencing using high-throughput sequencing (HTS) technologies offers powerful opportunities to study genetic variation. Mapping the mutations responsible for different phenotypes is generally an involved and time-consuming process so researchers have developed user-friendly tools for mapping-by-sequencing, yet they are not applica- ble to organisms with non-sequenced genomes. We introduce SDM (SNP Distribution Method), a reference independent method for rapid discovery of mutagen-induced muta- tions in typical forward genetic screens. SDM aims to order a disordered collection of HTS reads or contigs such that the fragment carrying the causative mutation can be identified. SDM uses typical distributions of homozygous SNPs that are linked to a phenotype-altering SNP in a non-recombinant region as a model to order the fragments. To implement and test SDM, we created model genomes with an idealised SNP density based on Arabidop- sis thaliana chromosome 1 and analysed fragments with size distribution similar to reads or contigs assembled from HTS sequencing experiments. SDM groups the contigs by their normalised SNP density and arranges them to maximise the fit to the expected SNP distribution. We tested the procedure in existing datasets by examining SNP distributions in recent out-cross and back-cross experiments in Arabidopsis thaliana backgrounds. In all the examples we analysed, homozygous SNPs were normally distributed around the causal mutation. We used the real SNP densities obtained from these experiments to prove the efficiency and accuracy of SDM. The algorithm was able to successfully identify small sized (10-100 kb) genomic regions containing the causative mutation.
0

Crowdsourced analysis of ash and ash dieback through the Open Ash Dieback project: A year 1 report on datasets and analyses contributed by a self-organising community.

Diane Saunders et al.Apr 25, 2014
Ash dieback is a fungal disease of ash trees caused by Hymenoscyphus pseudoalbidus that has swept across Europe in the last two decades and is a significant threat to the ash population. This emergent pathogen has been relatively poorly studied and little is known about its genetic make-up. In response to the arrival of this dangerous pathogen in the UK we took the unusual step of providing an open access database and initial sequence datasets to the scientific community for analysis prior to performing an analysis of our own. Our goal was to crowdsource genomic and other analyses and create a community analysing this pathogen. In this report on the evolution of the community and data and analysis obtained in the first year of this activity, we describe the nature and the volume of the contributions and reveal some preliminary insights into the genome and biology of H. pseudoalbidus that emerged. In particular our nascent community generated a first-pass genome assembly containing abundant collapsed AT-rich repeats indicating a typically complex genome structure. Our open science and crowdsourcing effort has brought a wealth of new knowledge about this emergent pathogen within a short time-frame. Our community endeavour highlights the positive impact that open, collaborative approaches can have on fast, responsive modern science.
6

Morphoelastic modeling of pattern development in the petal epidermal cell cuticle

Carlos Lugo et al.Oct 31, 2022
Abstract We use the model system Hibiscus trionum as a vehicle to study the origin and propagation of surface nano-ridges in plant petal epidermal cells by tracking the development of the cell shape and the cuticle. In this system, the cuticle develops two distinct subdomains, (i) an uppermost layer which increases in thickness and in-plane extension and (ii) a substrate. We quantify the pattern formation and geometrical changes and then postulate a mechanical model assuming that the cuticle behaves as a growing bi-layer. The model is a quasi-static morpho-elastic system and it is numerically investigated in two and three dimensional settings, using different laws of film and substrate expansion and boundary conditions. We recreate several features of the observed developmental trajectories in petals. We establish the respective roles of the layers’ stiffness mismatch, the underlying cell-wall curvature, the cell in-plane expansion and the thickness growth rates of the layers in determining the observed pattern features, such as the variance observed in amplitude and wavelength. Our observations provide evidence which justify the growing bi-layer description, and provide valuable insights into why some systems develop surface patterns and others do not.