RNA-Seq analysis of nodule development at five different developmental stages of soybean (Glycine max) inoculated with Bradyrhizobium japonicum strain 113-2
Notice bibliographique
Résumé
Nodule development directly affects nitrogen fixation efficiency during soybean growth. Although abundant genome-based information related to nodule development has been released and some studies have reported the molecular mechanisms that regulate nodule development, information on the way nodule genes operate in nodule development at different developmental stages of soybean is limited. In this report, notably different nodulation phenotypes in soybean roots inoculated with Bradyrhizobium japonicum strain 113-2 at five developmental stages (branching stage, flowering stage, fruiting stage, pod stage and harvest stage) were shown, and the expression of nodule genes at these five stages was assessed quantitatively using RNA-Seq. Ten comparisons were made between these developmental periods, and their differentially expressed genes were analysed. Some important genes were identified, primarily encoding symbiotic nitrogen fixation-related proteins, cysteine proteases, cystatins and cysteine-rich proteins, as well as proteins involving plant-pathogen interactions. There were no significant shifts in the distribution of most GO functional annotation terms and KEGG pathway enrichment terms between these five development stages. A cystatin Glyma18g12240 was firstly identified from our RNA-seq, and was likely to promote nodulation and delay nodule senescence. This study provides molecular material for further investigations into the mechanisms of nitrogen fixation at different soybean developmental stages.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».