Unveiling the mechanism of melatonin impacts on maize seedling growth: sugar metabolism as a case
Notice bibliographique
Résumé
Melatonin regulates growth in many plants; however, the mechanism remains unclear. In this study, exogenous melatonin feeding resulted in both promotional (≤10 μm) and inhibitory (≥100 μm) effects on maize seedling growth. Initial analyses suggested positive correlations between the amount of melatonin and sucrose synthesis and hydrolysis-related gene expression, enzyme activities, and sucrose metabolites. However, assays of photosynthetic rate, hexokinase (HxK) activity, expression of photosynthetic marker genes, and HxK-related genes showed opposite effects under 10 μm (positive) and 100 μm (negative) melatonin treatments. Similarly, 10 μm melatonin accelerated starch catabolism at night, whereas 100 μm melatonin significantly decreased this process and led to starch accumulation in photosynthetic tissues. Furthermore, expression analysis of genes related to sucrose phloem loading resulted in a slight upregulation of sucrose transporters (SUT1 and SUT2) when seedlings were induced with 10 μm melatonin, while treatment with 100 μm melatonin resulted in significant downregulation of these sucrose transporter genes (SUT1 and SUT2), as well as tie-dyed2 (Tdy2) and sucrose export defective 1. Taken together, these results suggest that low doses of melatonin benefit maize seedling growth by promoting sugar metabolism, photosynthesis, and sucrose phloem loading. Conversely, high doses of melatonin inhibit seedling growth by inducing the excessive accumulation of sucrose, hexose and starch, suppressing photosynthesis and sucrose phloem loading.
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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 | 0,001 |
| 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 ».