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Enregistrement W2561319718 · doi:10.1055/s-0036-1596787

Metabolite and transcriptome profiling of russeted and waxy apple skins highlighted genes involved in triterpene-hydroxycinnamate biosynthesis

2016· article· en· W2561319718 sur OpenAlexaboutno aff
CM Andre, Sylvain Legay, Sophie Charton, Jenny Renaut, J-F Hausman

Notice bibliographique

RevuePlanta Medica · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Surface Properties and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriterpeneBetulinic acidTerpeneMetabolomicsMetabolite profilingChemistryTranscriptomeHydroxycinnamic acidMetaboliteBiochemistryBiologyBotanyGene expressionGeneChromatographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pentacyclic triterpenes possess numerous biomedical properties, including anti-inflammatory, anti-cancer, and anti-plasmodial activities. Esterification of triterpenic acids with hydroxycinnamic acids such as caffeic acid has been shown to increase their biological potential. In previous studies, we showed that russeted old heritage apple varieties are characterized by the accumulation of suberin in skin tissues [1], which present higher concentrations of specific triterpene esters such as betulinic acid-3-trans-caffeate [2] (Figure 1) as compared to their waxy-skinned counterparts. Knowledge on the molecular events associated with triterpene-caffeate production is however still lacking, although it could be therapeutically of major interest. For that purpose, apple fruits from two nearly isogenic yet contrasting varieties, i.e. 'Reinette du Canada Gris' (russeted skin) and 'Reinette du Canada Blanc' (waxy skin), were collected at five time points during the 2013 growing season. Metabolomics data were obtained by Ultra-Performance Liquid chromatography hyphenated with a high-resolution mass spectrometer (UPLC-TripleTOF HR-MS) and compared with whole gene expression profiling data (RNA-Seq).

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 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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