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Enregistrement W2336420330 · doi:10.3389/fpls.2016.00503

Insights into the Mechanisms Underlying Ultraviolet-C Induced Resveratrol Metabolism in Grapevine (V. amurensis Rupr.) cv. “Tonghua-3”

2016· article· en· W2336420330 sur OpenAlexaff
Xiangjing Yin, Stacy D. Singer, Hengbo Qiao, Yajun Liu, Chen Jiao, Hao Wang, Zhi Li, Zhangjun Fei, Yuejin Wang, Xiping Wang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Gene Expression Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésResveratrolPhenylpropanoidSecondary metabolismGeneTranscriptomeGene expressionPhytoalexinBiologyMetabolic pathwayGene expression profilingBiochemistryBiosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stilbene compounds belong to a family of secondary metabolites that are derived from the phenylpropanoid pathway. Production of the stilbene phytoalexin, resveratrol, in grape (Vitis spp.) berries is known to be induced by ultraviolet-C radiation (UV-C), which has numerous regulatory effects on plant physiology. While previous studies have described changes in gene expression caused by UV-C light in several plant species, such information has yet to be reported for grapevine. We investigated both the resveratrol content and gene expression responses of berries from V. amurensis cv. Tonghua-3 following UV-C treatment, to accelerate research into resveratrol metabolism. Comparative RNA-Seq profiling of UV-C treated and untreated grape berries resulted in the identification of a large number of differentially expressed genes. Gene ontology (GO) term classification and biochemical pathway analyses suggested that UV-C treatment caused changes in various cellular processes, as well as in both hormone and secondary metabolism. The data further indicate that UV-C induced increases in resveratrol may be related to the transcriptional regulation of genes involved in the production of secondary metabolites and signaling, as well as several transcription factors. We also observed that following UV-C treatment, 22 stilbene synthase (STS) genes exhibited increases in their expression levels and a VaSTS promoter drove the expression of the GUS reporter gene when expressed in tobacco. We therefore propose that UV-C induction of VaSTS expression is an important factor in promoting resveratrol accumulation. This transcriptome data set provides new insight into the response of grape berries to UV-C treatment, and suggests candidate genes, or promoter activity of related genes, that could be used in future functional and molecular biological studies of resveratrol metabolism.

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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations52
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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