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Enregistrement W2811288145 · doi:10.1038/s41598-018-28153-y

Molecular mechanisms of tannin accumulation in Rhus galls and genes involved in plant-insect interactions

2018· article· en· W2811288145 sur OpenAlexaff
Hang Chen, Juan Liu, Kai Cui, Qin Lu, Chao Wang, Haixia Wu, Zixiang Yang, Weifeng Ding, Shuxia Shao, Haiying Wang, Xiaofei Ling, Kirst King‐Jones, Xiaoming Chen

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant biochemistry and biosynthesis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGallTanninInsectBiologyGeneBiosynthesisBotanyHydrolyzable TanninBiochemistryPolyphenol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For galling aphids and their hosts, tannins are crucial for plant-insect interactions and for protecting the host plant from herbivory. Due to their peculiar chemical characteristics, tannins from plant galls have been used for medical and chemical purposes for more than 2000 years. In this study, hydrolyzable tannin concentrations in galls increased from gall initiation (38.34% on June 21) to maturation (74.79% on August 8), then decreased gradually thereafter (58.83% on October 12). We identified a total of 81 genes (named as GTS1-81) with putative roles in gallotannin biosynthesis and 22 genes (TS1-22) in condensed tannin biosynthesis. We determined the expression profiles of these genes by real-time PCR over the course of gall development. Multiple genes encoding 1-beta-D-glucosyl transferases were identified, which may play a vital role in gallotannin accumulation in plant galls. This study is the first attempt to examine the molecular basis for the regulation of tannin accumulation in insect gallnuts. The differentially expressed genes we identified may play important roles in both tannin biosynthesis and plant-insect interactions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations52
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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