Transcriptomic analysis of genes in soybean in response to Peronospora manshurica infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Soybean downy mildew (SDM), caused by Peronospora manshurica (Pm), is a major fungal disease in soybean. To date, little is known regarding the defense mechanism at molecular level and how soybean plants response to Pm infection. In this study, differential gene expression in SDM-resistant (HR) and SDM-susceptible (HS) genotype was analyzed by RNA-seq to identify differentially expressed genes (DEGs) following Pm infection. RESULTS: Of a total of 55,017 genes mapped to the soybean reference genome sequences, 2581 DEGs were identified. Clustering analysis of DEGs revealed that these genes could be grouped into 8 clusters with distinct expression patterns. Functional annotation based on gene ontology (GO) and KEGG analysis indicated they involved in diverse metabolism pathways. Of particular interest were the detected DEGs participating in SA/ROS and JA signalling transduction and plant/pathogen interaction. CONCLUSION: fold change > 2 or < - 2 upon fungal inoculation were identified, suggesting they were SDM defense responsive genes. These findings have paved way in further functional characterization of candidate genes and subsequently can be used in breeding of elite soybean varieties with better SDM-resistance.
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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 | 0,000 | 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 ».