Comprehensive Transcriptome Analysis of Response to Nickel Stress in White Birch (Betula papyrifera)
Notice bibliographique
Résumé
White birch (Betula papyrifera) is a dominant tree species of the Boreal Forest. Recent studies have shown that it is fairly resistant to heavy metal contamination, specifically to nickel. Knowledge of regulation of genes associated with metal resistance in higher plants is very sketchy. Availability and annotation of the dwarf birch (B. nana) enables the use of high throughout sequencing approaches to understanding responses to environmental challenges in other Betula species such as B. papyrifera. The main objectives of this study are to 1) develop and characterize the B. papyrifera transcriptome, 2) assess gene expression dynamics of B. papyrifera in response to nickel stress, and 3) describe gene function based on ontology. Nickel resistant and susceptible genotypes were selected and used for transcriptome analysis. A total of 208,058 trinity genes were identified and were assembled to 275,545 total trinity transcripts. The transcripts were mapped to protein sequences and based on best match; we annotated the B. papyrifera genes and assigned gene ontology. In total, 215,700 transcripts were annotated and were compared to the published B. nana genome. Overall, a genomic match for 61% transcripts with the reference genome was found. Expression profiles were generated and 62,587 genes were found to be significantly differentially expressed among the nickel resistant, susceptible, and untreated libraries. The main nickel resistance mechanism in B. papyrifera is a downregulation of genes associated with translation (in ribosome), binding, and transporter activities. Five candidate genes associated to nickel resistance were identified. They include Glutathione S-transferase, thioredoxin family protein, putative transmembrane protein and two Nramp transporters. These genes could be useful for genetic engineering of birch trees.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».