Analysis of iron and zinc homeostasis in barnyard millet through transcriptome and ionome approach
Notice bibliographique
Résumé
Iron (Fe) and Zinc (Zn) are the most essential micronutrients needed for the growth and metabolism of higher plants. Fe and Zn has important role as a component of various enzymes that are involved in chlorophyll biosynthesis, photosynthesis and seed development. Plants have evolved with multifaceted Fe and Zn homeostatic mechanisms that regulate its acquisition from the environment and the movement between organelles, cells, tissues, and organs. In addition, Plant establishes a tightly controlled system including metal specific uptake transporters and transcriptional regulators to balance the uptake, utilization and storage of metal ions. Barnyard millet (Echinocloa frumentaceae), one of the minor millets is superior in Fe and Zn content compared to the most widely consumed cereals like rice and wheat. In the present study, ionomic profiling of grains of several barnyard millet accessions revealed that accession ACM-10-145 accumulates high Fe and Zn content (Fe: 14.5 mg/100g; Zn: 2.18 mg/100g). Furthermore, transcriptomic studies are in progress to understand the key factors involved in metal uptake and translocation in barnyard millet. The research outcome could be exploited for biofortification program in cereals.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».