Gene Expression Related to Physiological Quality of Soybean Seeds
Notice bibliographique
Résumé
Production of soybeans with high physiological quality is important to ensure the productivity of improved plant populations. The objective of this work was to select soybean genotypes for high physiological quality of seeds, through germination and vigor tests, and to study gene expression by transcripts and proteins. In a first trial, seeds of 12 soybean cultivars were evaluated and selected six cultivars with contrasting physiological quality levels. At the protein level, the isoenzyme systems alcohol dehydrogenase (ADH), malate dehydrogenase (MDH), phosphoglucose isomerase (PGI), sorbitol dehydrogenase (SDH), superoxide dismutase (SOD), catalase (CAT), isocitrate lyase (ICL), esterase (EST), glutamate oxaloacetate transferase (GOT), and heat-resistant proteins were evaluated. For the transcript levels, the real-time PCR technique (qRT-PCR) was used, and the genes coding for the SOD, CAT, MDH, PGI, ICL and PRX enzymes were studied. The germination and vigor tests classified the seeds of cultivars CD201, CA115 and MS8400 as high quality, while the cultivars Syn1263, Syn1279 and CD202 were classified as of low quality. The enzymes involved in the process such as dehydrogenase and phosphoglucose isomerase, are promising markers for assessing the physiological quality of soybean seeds. Higher expression of peroxiredoxin enzyme is related to the low physiological quality of soybean seeds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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)
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 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 ».