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Enregistrement W2315047122 · doi:10.1093/jxb/erw032

The banana fruit Dof transcription factor MaDof23 acts as a repressor and interacts with MaERF9 in regulating ripening-related genes

2016· article· en· W2315047122 sur OpenAlexfundno aff
Bihong Feng, Yanchao Han, Yunyi Xiao, Jian‐fei Kuang, Zhongqi Fan, Jianye Chen, Wang‐jin Lu

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Botany · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Gene Expression Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of TokyoChina Postdoctoral Science FoundationChinese Academy of SciencesNational Key Research and Development Program of ChinaChina Agricultural UniversityInstitute of GeneticsNational Natural Science Foundation of ChinaInstitute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of SciencesSugar Research Australia
Mots-clésRipeningBimolecular fluorescence complementationComplementationRepressorTranscription factorGeneBiologyTranscriptional regulationActivator (genetics)RegulatorMADS-boxGene expressionRegulation of gene expressionCell biologyGeneticsArabidopsisBotanyMutant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The DNA binding with one finger (Dof) proteins, a family of plant-specific transcription factors, are involved in a variety of plant biological processes. However, little information is available on their involvement in fruit ripening. We have characterized 25 MaDof genes from banana fruit (Musa acuminata), designated as MaDof1-MaDof25 Gene expression analysis in fruit subjected to different ripening conditions revealed that MaDofs were differentially expressed during different stages of ripening. MaDof10, 23, 24, and 25 were ethylene-inducible and nuclear-localized, and their transcript levels increased during fruit ripening. Moreover, yeast two-hybrid and bimolecular fluorescence complementation analyses demonstrated a physical interaction between MaDof23 and MaERF9, a potential regulator of fruit ripening reported in a previous study. We determined that MaDof23 is a transcriptional repressor, whereas MaERF9 is a transcriptional activator. We suggest that they might act antagonistically in regulating 10 ripening-related genes, including MaEXP1/2/3/5, MaXET7, MaPG1, MaPME3, MaPL2, MaCAT, and MaPDC, which are associated with cell wall degradation and aroma formation. Taken together, our findings provide new insight into the transcriptional regulation network controlling banana fruit ripening.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations134
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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