MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2808904967 · doi:10.1038/s41598-018-28204-4

Changes in gene expression in Camelina sativa roots and vegetative tissues in response to salinity stress

2018· article· en· W2808904967 sur OpenAlexafffund
Zohreh Heydarian, Min Yu, Margaret Y. Gruber, Cathy Coutu, Stephen J. Robinson, Dwayne D. Hegedus

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid metabolism and biosynthesis
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaAgriculture and Agri-Food CanadaGovernment of Canada
Mots-clésShootBiologyCamelina sativaBotanyGeneGene expressionSalinityGeneticsAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The response of Camelina sativa to salt stress was examined. Salt reduced shoot, but not root length. Root and shoot weight were affected by salt, as was photosynthetic capacity. Salt did not alter micro-element concentration in shoots, but increased macro-element (Ca and Mg) levels. Gene expression patterns in shoots indicated that salt stress may have led to shuttling of Na + from the cytoplasm to the tonoplast and to an increase in K + and Ca +2 import into the cytoplasm. In roots, gene expression patterns indicated that Na + was exported from the cytoplasm by the SOS pathway and that K + was imported in response to salt. Genes involved in chelation and storage were up-regulated in shoots, while metal detoxification appeared to involve various export mechanisms in roots. In shoots, genes involved in secondary metabolism leading to lignin, anthocyanin and wax production were up-regulated. Partial genome partitioning was observed in roots and shoots based on the expression of homeologous genes from the three C. sativa sub-genomes. Sub-genome I and II were involved in the response to salinity stress to about the same degree, while about 10% more differentially-expressed genes were associated with sub-genome III.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetLipid metabolism and biosynthesisTravaux en français237 207