Competing MYB networks as switches in primary and secondary metabolism in spruce
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundR2R3-MYB transcription factors are regulatory genes that have been linked to key aspects of plant development and secondary metabolism.They have been implicated in the transcriptional control of phenylpropanoid, and flavonoid metabolic pathways in model plant systems.However, in trees, knowledge is still limited about the role of R2R3-MYBs in such processes.Microarray transcript profiles (9K custom cDNA array) obtained from comparison between wild type and transgenic spruces that constitutively overexpressed Pinus taeda MYB1, MYB8 [1], and MYB14 [2] identified putative targets in flavonoid and phenylpropanoid metabolism.Cross-comparison of these data sets identified 70 sequences that were common to the three transgenic backgrounds: interestingly, 66 of these 70 sequences were co-expressed between PtMYB1 and PtMYB8 transgenics but produced opposite profiles with PtMYB14 transgenics.Pairwise comparisons between these transgenic data sets identified 121 additional sequences showing opposite profiles.Predicted annotations and KEGG classification showed that many of the sequences were linked to the metabolism of amino acids and carbohydrates as well as flavonoids, phenylpropanoids, and terpenoids.It was hypothesized that MYB1/MYB8 and MYB14 may be part of competing transcriptional networks for the regulation of primary metabolism and secondary metabolism.The opposite transcriptional responses might also support structural or defensive oriented response, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».