De novo transcriptome assembly and characterization of nine tissues of Lonicera japonica to identify potential candidate genes involved in chlorogenic acid, luteolosides, and secoiridoid biosynthesis pathways
Notice bibliographique
Résumé
Lonicera japonica is one of the most important medicinal plants with applications in traditional Chinese and Japanese medicine for thousands of years. Extensive studies on the constituents of L. japonica extracts have revealed an accumulation of pharmaceutically active metabolite classes, such as chlorogenic acid, luteolin and other flavonoids, and secoiridoids, which impart characteristic medicinal properties. Despite being a rich source of pharmaceutically active metabolites, little is known about the biosynthetic enzymes involved, and their expression profile across different tissues of L. japonica. In this study, we performed de novo transcriptome assembly for L. japonica, representing transcripts from nine different tissues. A total of 22 Gbps clean RNA-seq reads from nine tissues of L. japonica were used, resulting in 243,185 unigenes, with 99,938 unigenes annotated based on a homology search using blastx against the NCBI-nr protein database. Unsupervised principal component analysis and correlation studies using transcript expression data from all nine tissues of L. japonica showed relationships between tissues, explaining their association at different developmental stages. Homologs for all genes associated with chlorogenic acid, luteolin, and secoiridoid biosynthesis pathways were identified in the L. japonica transcriptome assembly. Expression of unigenes associated with chlorogenic acid was enriched in stems and leaf-2, unigenes from luteolin were enriched in stems and flowers, while unigenes from secoiridoid metabolic pathways were enriched in leaf-1 and shoot apex. Our results showed that different tissues of L. japonica are enriched with sets of unigenes associated with specific pharmaceutically important metabolic pathways and, therefore, possess unique medicinal properties. The present study will serve as a resource for future attempts for functional characterization of enzyme coding genes within key metabolic processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».