Cold acclimation induces distinctive changes in the chromatin state and transcript levels of <i><scp>COR</scp></i> genes in <i>Cannabis sativa</i> varieties with contrasting cold acclimation capacities
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the capacity of Cannabis sativa to cold-acclimate and develop freezing tolerance. This study investigates the cold acclimation (CA) capacity of nine C. sativa varieties and the underlying genetic and epigenetic responses. The varieties were divided into three groups based on their contrasting CA capacities by comparing the survival of non-acclimated and cold-acclimated plants in whole-plant freeze tests. In response to the CA treatment, all varieties accumulated soluble sugars but only the varieties with superior capacity for CA could maintain higher levels throughout the treatment. In addition, the varieties that acclimated most efficiently accumulated higher transcript levels of cold-regulated (COR) genes and genes involved in de novo DNA methylation while displaying locus- and variety-specific changes in the levels of H3K9ac, H3K27me3 and methylcytosine (MeC) during CA. Furthermore, these hardy C. sativa varieties displayed significant increases in MeC levels at COR gene loci when deacclimated, suggesting a role for locus-specific DNA methylation in deacclimation. This study uncovers the molecular mechanisms underlying CA in C. sativa and reveals higher levels of complexity regarding how genetic, epigenetic and environmental factors intertwine.
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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) | 0,001 | 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 ».