Differential induction of polar and non‐polar metabolism during wound‐induced suberization in potato (<i>Solanum tuberosum</i> L.) tubers
Notice bibliographique
Résumé
Wound-induced suberin deposition involves the temporal and spatial coordination of phenolic and fatty acid metabolism. Phenolic metabolism leads to both soluble metabolites that accumulate as defense compounds as well as hydroxycinnamoyl derivatives that form the basis of the poly(phenolic) domain found in suberized tissue. Fatty acid metabolism involves the biosynthesis of very-long-chain fatty acids, 1-alkanols, ω-hydroxy fatty acids and α,ω-dioic acids that form a poly(aliphatic) domain, commonly referred to as suberin. Using the abscisic acid (ABA) biosynthesis inhibitor fluridone (FD), we reduced wound-induced de novo biosynthesis of ABA in potato tubers, and measured the impact on the expression of genes involved in phenolic metabolism (StPAL1, StC4H, StCCR, StTHT), aliphatic metabolism (StCYP86A33, StCYP86B12, StFAR3, StKCS6), metabolism linking phenolics and aliphatics (StFHT) or acyl chains and glycerol (StGPAT5, StGPAT6), and in the delivery of aliphatic monomers to the site of suberization (StABCG1). In FD-treated tissue, both aliphatic gene expression and accumulation of aliphatic suberin monomers were delayed. Exogenous ABA restored normal aliphatic suberin deposition in FD-treated tissue, and enhanced aliphatic gene expression and poly(aliphatic) domain deposition when applied alone. By contrast, phenolic metabolism genes were not affected by FD treatment, while FD + ABA and ABA treatments slightly enhanced the accumulation of polar metabolites. These data support a role for ABA in the differential induction of phenolic and aliphatic metabolism during wound-induced suberization in potato.
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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 | 0,000 | 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)
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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 ».