Integrative meta-analysis of transcriptomic responses to abiotic stress in cotton
Notice bibliographique
Résumé
Abiotic environmental stresses are important factors that limit the growth, fiber yield, and quality of cotton. In this study, an integrative meta-analysis and a system-biology analysis were performed to explore the underlying transcriptomic mechanisms that are critical for response to stresses. From the meta-analysis, it was observed that a total of 1465 differentially expressed genes (DEGs) between normal and stress conditions. Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway enrichment analysis revealed that DEGs were significantly enriched in the ubiquitin-dependent process, biosynthesis of secondary metabolites, plant hormone, and signaled transduction. The results also indicated that some of DEGs were assigned to transcription factors (TFs). A total of 148 TFs belonged to 25 conserved families were identified that among them S1Fa-like, ERF, NAC, bZIP families, were the most abundant groups. Moreover, we searched in upstream regions of DEGs for over-represented DNA motifs and were able to identify 11 conserved sequence motifs. The functional analysis of these motifs revealed that they were involved in regulation of transcription, DNA replication, cytoskeleton organization, and translation. Weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) uncovered 12 distinct co-expression modules. Four modules were significantly associated with genes involved in response to stress and cell wall organization. The network analysis also identified hub genes such as RTNLB5 and PRA1, which may be involved in regulating stress response. The findings could help to understand the mechanisms of response to abiotic stress and introduce candidate genes that may be beneficial to cotton plant breeding programs.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».