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Enregistrement W2344991388 · doi:10.1139/cjb-2016-0043

Global gene expression and secondary metabolite changes in <i>Arabidopsis thaliana ABI4</i> over-expression lines

2016· article· en· W2344991388 sur OpenAlexaffvenue
Bianyun Yu, Margaret Y. Gruber, Shu Wei, Rong Zhou, Dwayne D. Hegedus, George G. Khachatourians, Abdelali Hannoufa

Notice bibliographique

RevueBotany · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscriptomeBiologyMetaboliteArabidopsis thalianaSecondary metaboliteArabidopsisCell biologyShootGene expressionGeneBotanyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite numerous studies on ABI4, its role in plant secondary metabolism has not been fully investigated. Here, we used metabolite profiling together with transcriptome analysis to demonstrate that ABI4 transcript levels regulate a host of secondary metabolite pathways and growth modalities in ABI4 over-expression (ABI4_OE) lines of Arabidopsis thaliana. This strategy provided a unique and comprehensive overview of the regulation of metabolic shifts in response to ABI4 transcription. We show that enhancement of ABI4 transcript levels changed seed proanthocyanidin (PA), flavonoid, and carotenoid levels in ABI4_OE seeds and 30-day-old shoots, as well as the expression of genes encoding enzymes involved in the production of these and other secondary metabolites in ABI4_OE shoots. In seeds, PA accumulated in very large uneven patches, which was dramatically different from the even distribution of PA in wild-type seeds. Shoots of ABI4_OE lines also exhibited altered expression of a range of genes involved in several aspects of plant development, including hormone and cell-wall synthesis. Alteration of such disparate secondary metabolite pathways, along with hormone and developmental pathways, suggests that ABI4 is a master regulator integrating these compounds with plant development.

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 enseignants0,002
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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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