Trichostatin A and 5-Aza-2′-Deoxycytidine influence the expression of cold-induced genes in<i>Arabidopsis</i>
Notice bibliographique
Résumé
The expression of cold-induced genes is critical for plants to survive under freezing stress. However, the underlying mechanisms for the decision of when, where, and which genes to express are unclear when a plant meets a sudden temperature drop. Previous studies have demonstrated epigenetics to play a central role in the regulation of gene expression in plant responses to environmental stress. DNA methylation and histone deacetylation are the two most important epigenetic modifications. This study was conducted to investigate the effects of inhibiting DNA methylation and histone deacetylation on gene expression, and to explore the potential role of epigenetics in plant responses to cold stress. The results revealed that histone deacetylase inhibitors (trichostatin A) and DNA methylation inhibitors (5-Aza-2'-deoxycytosine) treatment enhanced cold tolerance. DNA microarray analysis and the gene ontology method revealed 76 cold-induced differently expressed genes in Arabidopsis thaliana seedlings that were treated to 0°C for 24 h following Trichostatin A and 5-Aza-2'-Deoxycytidine. Furthermore, analyses of metabolic pathways and transcription factors of 3305 differentially expressed genes were performed. Each four metabolic pathways were significantly affected (p < 0.01) by Trichostatin A and 5-Aza-2'-Deoxycytidine. Finally, 10 genes were randomly selected and verified via qPCR analysis. Our study indicated that Trichostatin A and 5-Aza-2'-Deoxycytidine can improve the plant cold resistance and influence the expression of the cold-induced gene in A. thaliana. This result will advance our understanding of plant freezing responses and may provide a helpful strategy for cold tolerance improvement in crops.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».