De Novo RNA Sequencing and Expression Analysis of Aconitum carmichaelii to Analyze Key Genes Involved in the Biosynthesis of Diterpene Alkaloids
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Notice bibliographique
Résumé
Aconitum carmichaelii is an important medicinal herb used widely in China, Japan, India, Korea, and other Asian countries. While extensive research on the characterization of metabolic extracts of A. carmichaelii has shown accumulation of numerous bioactive metabolites including aconitine and aconitine-type diterpene alkaloids, its biosynthetic pathway remains largely unknown. Biosynthesis of these secondary metabolites is tightly controlled and mostly occurs in a tissue-specific manner; therefore, transcriptome analysis across multiple tissues is an attractive method to identify the molecular components involved for further functional characterization. In order to understand the biosynthesis of secondary metabolites, Illumina-based deep transcriptome profiling and analysis was performed for four tissues (flower, bud, leaf, and root) of A. carmichaelii, resulting in 5.5 Gbps clean RNA-seq reads assembled into 128,183 unigenes. Unigenes annotated as possible rate-determining steps of an aconitine-type biosynthetic pathway were highly expressed in the root, in accordance with previous reports describing the root as the accumulation site for these metabolites. We also identified 21 unigenes annotated as cytochrome P450s and highly expressed in roots, which represent candidate unigenes involved in the diversification of secondary metabolites. Comparative transcriptome analysis of A. carmichaelii with A. heterophyllum identified 20,232 orthogroups, representing 30,633 unigenes of A. carmichaelii, gene ontology enrichment analysis of which revealed essential biological process together with a secondary metabolic process to be highly enriched. Unigenes identified in this study are strong candidates for aconitine-type diterpene alkaloid biosynthesis, and will serve as useful resources for further validation studies.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle