Physiological and molecular analysis of polyethylene glycol‐induced reduction of aluminium accumulation in the root tips of common bean (<i>Phaseolus vulgaris</i>)
Notice bibliographique
Résumé
• Aluminium (Al) toxicity and drought are two major stress factors limiting common bean (Phaseolus vulgaris) production on tropical acid soils. Polyethylene glycol (PEG) treatment reduces Al uptake and Al toxicity. • The effect of PEG 6000-induced osmotic stress on the expression of genes was studied using SuperSAGE combined with next-generation sequencing and quantitative reverse transcription-polymerase chain reaction (qRT-PCR) for selected genes. • Less Al stress in PEG-treated roots was confirmed by decreased Al-induced up-regulation of MATE and ACCO genes. The withdrawal of PEG from the Al treatment solution restored the Al accumulation and reversed the expression of MATE and ACCO genes to the level of the treatment with Al alone. Using SuperSAGE, we identified 611 up- and 728 down-regulated genes in PEG-treated root tips, and the results were confirmed by qRT-PCR using 46 differentially expressed genes. Among the 12 genes studied in more detail, XTHa and BEG (down-regulated by PEG) and HRGP, bZIP, MYB and P5CS (up-regulated by PEG) recovered completely within 2 h after removal of PEG stress. • The results suggest that genes related to cell wall assembly and modification, such as XTHs, BEG and HRGP, play important roles in the PEG-induced decrease in cell wall porosity, leading to reduced Al accumulation in root tips.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».