Identification of Genes in <i>Thuja plicata</i> Foliar Terpenoid Defenses
Notice bibliographique
Résumé
Thuja plicata (western redcedar) is a long-lived conifer species whose foliage is rarely affected by disease or insect pests, but can be severely damaged by ungulate browsing. Deterrence to browsing correlates with high foliar levels of terpenoids, in particular the monoterpenoid α-thujone. Here, we set out to identify genes whose products may be involved in the production of α-thujone and other terpenoids in this species. First, we generated a foliar transcriptome database from which to draw candidate genes. Second, we mapped the storage of thujones and other terpenoids to foliar glands. Third, we used global expression profiling to identify more than 600 genes that are expressed at high levels in foliage with glands, but can either not be detected or are expressed at low levels in a natural variant lacking foliar glands. Fourth, we used in situ RNA hybridization to map the expression of a putative monoterpene synthase to the epithelium of glands and used enzyme assays with recombinant protein of the same gene to show that it produces sabinene, the monoterpene precursor of α-thujone. Finally, we identified candidate genes with predicted enzymatic functions for the conversion of sabinene to α-thujone. Taken together, this approach generated both general resources and detailed functional characterization in the identification of genes of foliar terpenoid biosynthesis in T. plicata.
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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 ».