Mechanisms of magnesium amelioration of aluminum toxicity in soybean at the gene expression level
Notice bibliographique
Résumé
Micromolar concentration of magnesium (Mg) in culture solution is known to ameliorate aluminum (Al) toxicity in soybean and other leguminous species. To advance the understanding of this phenomenon at the level of gene expression in soybean, we undertook a comparative transcriptome analysis using DNA microarrays and Al-tolerant and Al-sensitive genotypes treated with Al ions alone or Al plus Mg ions. We observed a more rapid alteration of transcription for Al-tolerant than Al-sensitive soybean after introduction of Mg into Al-containing medium, but at 72 h, far more genes were altered (both upregulated and downregulated) in the Al-sensitive line, reflecting the known greater saving effect of Mg for Al-sensitive than Al-tolerant lines. Mg appears to ameliorate Al toxicity in the sensitive genotype by the dual mechanisms of (i) specifically increasing the expression level of several genes that are upregulated in the Al-treated, Al-tolerant genotype in the absence of Mg and (ii) possibly saving energy by decreasing expression of most genes relative to expression under Al stress. Mg-mediated reduction in gene expression also appears to be an important mechanism of Mg protection of the Al-tolerant genotype.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».