AtMetExpress Development: A Phytochemical Atlas of Arabidopsis Development
Notice bibliographique
Résumé
Plants possess many metabolic genes for the production of a wide variety of phytochemicals in a tissue-specific manner. However, the metabolic systems behind the diversity and tissue-dependent regulation still remain unknown due to incomplete characterization of phytochemicals produced in a single plant species. Thus, having a metabolome dataset in addition to the genome and transcriptome information resources would enrich our knowledge of plant secondary metabolism. Here we analyzed phytochemical accumulation during development of the model plant Arabidopsis (Arabidopsis thaliana) using liquid chromatography-mass spectrometry in samples covering many growth stages and organs. We also obtained tandem mass spectrometry spectral tags of many metabolites as a resource for elucidation of metabolite structure. These are part of the AtMetExpress metabolite accumulation atlas. Based on the dataset, we detected 1,589 metabolite signals from which the structures of 167 metabolites were elucidated. The integrated analyses with transcriptome data demonstrated that Arabidopsis produces various phytochemicals in a highly tissue-specific manner, which often accompanies the expression of key biosynthesis-related genes. We also found that a set of biosynthesis-related genes is coordinately expressed among the tissues. These data suggested that the simple mode of regulation, transcript to metabolite, is an origin of the dynamics and diversity of plant secondary metabolism.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».