Integration of Transcriptome, Proteome, and Metabolome Provides Insights into How Calcium Enhances the Mechanical Strength of Herbaceous Peony Inflorescence Stems
Notice bibliographique
Résumé
Weak stem mechanical strength severely restrains cut flowers quality and stem weakness can be alleviated by calcium (Ca) treatment, but the mechanisms underlying Ca-mediated enhancement of stem mechanical strength remain largely unknown. In this study, we performed a comparative transcriptomic, proteomic, and metabolomic analysis of herbaceous peony (Paeonia lactiflora Pall.) inflorescence stems treated with nanometer Ca carbonate (Nano-CaCO3). In total, 2643 differentially expressed genes (DEGs) and 892 differentially expressed proteins (DEPs) were detected between the Control and nano-CaCO3 treatment. Among the 892 DEPs, 152 were coregulated at both the proteomic and transcriptomic levels, and 24 DEPs related to the secondary cell wall were involved in signal transduction, energy metabolism, carbohydrate metabolism and lignin biosynthesis, most of which were upregulated after nano-CaCO3 treatment during the development of inflorescence stems. Among these four pathways, numerous differentially expressed metabolites (DEMs) related to lignin biosynthesis were identified. Furthermore, structural observations revealed the thickening of the sclerenchyma cell walls, and the main wall constitutive component lignin accumulated significantly in response to nano-CaCO3 treatment, thereby indicating that Ca can enhance the mechanical strength of the inflorescence stems by increasing the lignin accumulation. These results provided insights into how Ca treatment enhances the mechanical strength of inflorescence stems in P. lactiflora.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».