Genome-wide expression profiling of maize in response to individual and combined water and nitrogen stresses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Water and nitrogen are two of the most critical inputs required to achieve the high yield potential of modern corn varieties. Under most agricultural settings however they are often scarce and costly. Fortunately, tremendous progress has been made in the past decades in terms of modeling to assist growers in the decision making process and many tools are now available to achieve more sustainable practices both environmentally and economically. Nevertheless large gaps remain between our empirical knowledge of the physiological changes observed in the field in response to nitrogen and water stresses, and our limited understanding of the molecular processes leading to those changes. RESULTS: This work examines in particular the impact of simultaneous stresses on the transcriptome. In a greenhouse setting, corn plants were grown under tightly controlled nitrogen and water conditions, allowing sampling of various tissues and stress combinations. A microarray profiling experiment was performed using this material and showed that the concomitant presence of nitrogen and water limitation affects gene expression to an extent much larger than anticipated. A clustering analysis also revealed how the interaction between the two stresses shapes the patterns of gene expression over various levels of water stresses and recovery. CONCLUSIONS: Overall, this study suggests that the molecular signature of a specific combination of stresses on the transcriptome might be as unique as the impact of individual stresses, and hence underlines the difficulty to extrapolate conclusions obtained from the study of individual stress responses to more complex settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».