Analysis of Seaweed Extract-induced Transcriptome Leads to Identification of a Negative Regulator of Salt Tolerance in Arabidopsis
Notice bibliographique
Résumé
Successful development of plants resistant to salinity stress is problematic as a result of the complex polygenic natures of salt tolerance. Previously, alkaline extracts of the brown seaweed Ascophyllum nodosum have shown promise in enhancing plant tolerance toward abiotic stresses. To understand the underlying molecular mechanisms, the whole genome transcriptome of Arabidopsis undergoing salt stress was analyzed by microarray analysis after treatment with the chemical components of A. nodosum extracts (ANE). Treatment with ANE induced many positive regulators of salt tolerance in addition to downregulating numerous other genes. Using T-DNA insertion mutants within these downregulated genes, we examined the potential for a novel source of enhanced NaCl tolerance through removal of negative regulators of NaCl stress responses within Arabidopsis. Several potential target mutations were identified with enhanced salt-tolerant phenotypes. A T-DNA insertion within the promoter of a putative Pectin Methyl Esterase Inhibitor ( PMEI ) gene ( At1g62760 ) was found to be resistant to salinity stress and was further characterized. This T-DNA insertion mutant was designated as pmei1-1 . The phenotype of pmei1-1 seedlings included increased primary root growth in vitro and improved biomass accumulation under NaCl stress. Additionally, modified transcript levels of dehydration-responsive genes, including RD29A, were observed in pmei1-1 plants. Taken together, these results suggest a role for PMEI as a negative regulator of NaCl resistance and that chemical stress-induced transcriptome analysis may lead to identification of additional novel regulators of abiotic stress tolerance in plants, the use of which would have significant implications for agriculture globally.
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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 ».