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Enregistrement W2498109334 · doi:10.3389/fpls.2016.01080

Identification of Drought Tolerant Mechanisms in Maize Seedlings Based on Transcriptome Analysis of Recombination Inbred Lines

2016· article· en· W2498109334 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsInstitute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of SciencesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaChinese Academy of Sciences
Mots-clésBiologyTranscriptomeGeneDrought toleranceInbred strainPhotosynthesisSeedlingGeneticsBotanyGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zea mays is an important crop that is sensitive to drought stress, but survival rates and growth status remain strong in some drought-tolerant lines under stress conditions. Under drought conditions, many biological processes, such as photosynthesis, carbohydrate metabolism and energy metabolism, are suppressed, while little is known about how the transcripts of genes respond to drought stress in the genome-wide rang in the seedling stage. In our study, the transcriptome profiles of two maize recombination inbred lines (drought-tolerant RIL70 and drought-sensitive RIL93) were analyzed at different drought stages to elucidate the dynamic mechanisms underlying drought tolerance in maize seedlings during drought conditions. Different numbers of differentially expressed genes presented in the different stages of drought stress in the two RILs, for the numbers of RIL93 vs. RIL70 were: 9 vs. 358, 477 vs. 103, and 5207 vs. 152 respectively in DT1, DT2, and DT5. Gene Ontology enrichment analysis revealed that in the initial drought-stressed stage, the primary differentially expressed genes involved in cell wall biosynthesis and transmembrane transport biological processes were overrepresented in RIL70 compared to RIL93. On the contrary, differentially expressed genes profiles presented at 2 and 5 day-treatments, the primary differentially expressed genes involved in response to stress, protein folding, oxidation-reduction, photosynthesis and carbohydrate metabolism, were overrepresented in RIL93 compared to RIL70. In addition, the transcription of genes encoding key members of the cell cycle and cell division processes were blocked, but ABA- and programmed cell death-related processes responded positively in RIL93. In contrast, the expression of cell cycle genes, ABA- and programmed cell death-related genes was relatively stable in RIL70. The results we obtained supported the working hypothesis that signaling events associated with turgor homeostasis, as established by cell wall biosynthesis regulation- and aquaporin-related genes, responded early in RIL70, which led to more efficient detoxification signaling (response to stress, protein folding, oxidation-reduction) during drought stress. This energy saving response at the early stages of drought should facilitate more cell activity under stress conditions and result in drought tolerance in RIL70.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · 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