Expression pattern analysis of Will Die Slowly genes in Arabidopsis
Notice bibliographique
Résumé
Leaf senescence is a developmental programmed cell death (PCD) that occurs as a response to external and internal signals. Several factors, such as the environment, plant hormones, and senescence-associated genes, regulate leaf senescence. In Drosophila melanogaster , Will Die Slowly (WDS) is a WD-repeat protein, which is closely related to PCD. Phylogenetic analysis indicated that eight genes are highly homologous to D. melanogaster WDS ( DmWDS ) in Columbia ecotype (Col) of Arabidopsis thaliana . In this study, the expression patterns of three close homologues of DmWDS named WDS1, WDS2 , and WDS3 were investigated. Real-time PCR revealed the spatio-temporal expression levels of these three genes. No tissue-specific expression of the three AtWDS genes was observed. These genes were expressed at every growth stage; the variation in their expression was similar: the expression of the three AtWDS reached the peak in leaves at the 37 days after sowing, at the time when the first pod initially appeared on the plant and the leaf 7 show 25 to 50% yellow; and the expression of the three AtWDS reached the peak in flowers at the 43.5 days after sowing, at the time when 50% of the flowers bloomed. In addition, the expression level of the three AtWDS peaked at the 48 h after the plants were treated with 0.5 mM salicylic acid (SA). WDS3 also exhibited a high expression at 24, 48, and 72 h. Taken together; these results suggest that AtWDS genes may be involved in plant PCD
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».