RNA-Seq effectively monitors gene expression in Eutrema salsugineum plants growing in an extreme natural habitat and in controlled growth cabinet conditions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The investigation of extremophile plant species growing in their natural environment offers certain advantages, chiefly that plants adapted to severe habitats have a repertoire of stress tolerance genes that are regulated to maximize plant performance under physiologically challenging conditions. Accordingly, transcriptome sequencing offers a powerful approach to address questions concerning the influence of natural habitat on the physiology of an organism. We used RNA sequencing of Eutrema salsugineum, an extremophile relative of Arabidopsis thaliana, to investigate the extent to which genetic variation and controlled versus natural environments contribute to differences between transcript profiles. RESULTS: Using 10 million cDNA reads, we compared transcriptomes from two natural Eutrema accessions (originating from Yukon Territory, Canada and Shandong Province, China) grown under controlled conditions in cabinets and those from Yukon plants collected at a Yukon field site. We assessed the genetic heterogeneity between individuals using single-nucleotide polymorphisms (SNPs) and the expression patterns of 27,016 genes. Over 39,000 SNPs distinguish the Yukon from the Shandong accessions but only 4,475 SNPs differentiated transcriptomes of Yukon field plants from an inbred Yukon line. We found 2,989 genes that were differentially expressed between the three sample groups and multivariate statistical analyses showed that transcriptomes of individual plants from a Yukon field site were as reproducible as those from inbred plants grown under controlled conditions. Predicted functions based upon gene ontology classifications show that the transcriptomes of field plants were enriched by the differential expression of light- and stress-related genes, an observation consistent with the habitat where the plants were found. CONCLUSION: Our expectation that comparative RNA-Seq analysis of transcriptomes from plants originating in natural habitats would be confounded by uncontrolled genetic and environmental factors was not borne out. Moreover, the transcriptome data shows little genetic variation between laboratory Yukon Eutrema plants and those found at a field site. Transcriptomes were reproducible and biological associations meaningful whether plants were grown in cabinets or found in the field. Thus RNA-Seq is a valuable approach to study native plants in natural environments and this technology can be exploited to discover new gene targets for improved crop performance under adverse conditions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».