Analysis of mRNA Levels of Ten Genes Under Water Stress in Triticum turgidum subsp. durum
Notice bibliographique
Résumé
Drought is one of the major causes of dramatic yield loss in crop plants. Plants perceive and respond to stress. Upon perception of stress, a signal is communicated to downstream components resulting in change of gene expression and thereby of proteins required for the initial damage-repair and physiological re-programming for better adaptation. In this work, a set of 10 genes from Triticum turgidum subsp. durum, were tested for their expression under drought conditions. These drought responsive genes selected for expressional analyses can be classified into two groups. The first group includes functional proteins already known to be involved in the response to water stress such as late embryogenesis protein. The second group comprises protein factors involved in the regulation of signal transduction and gene expression, such as transcription factors. We have used the real-time quantitative PCR to monitor the expression patterns of these 10 genes in Triticum durum leaves under drought stress. The results showed a high quantitative up-regulation of some genes belonging to dehydrin, transcription factors (DREBS), cell wall polysaccharides and regulation of secretion categories. Moreover, the actin binding protein and an ethylene-responsive element binding factor genes were slightly down-regulated and not significantly affected by the drought stress. The result of this study extended our knowledge of drought induced genes and may provide better understanding of the molecular mechanisms of drought response inTriticum durum. Identifying genes turned on or off in response to water stress will help in enhancing drought tolerance and providing genes that can be tested by many biotechnology-based approaches. The long term objective of this study is to choose the optimum condition for subsequent whole transcriptomic analysis by cDNA-AFLP.
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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) | 0,001 | 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 ».