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Enregistrement W2947772888 · doi:10.1139/gen-2019-0021

High temperature reduces peel color in eggplant (<i>Solanum melongena</i>) as revealed by RNA-seq analysis

2019· article· en· W2947772888 sur OpenAlexvenueno aff
Ling Lv, Xue Feng, Wěi Li, Ke Li

Notice bibliographique

RevueGenome · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Gene Expression Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWRKY protein domainAnthocyaninBiologyTranscriptomeMYBSolanumGeneRNA-SeqBotanyComplementary DNAHorticultureGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To acquire the eggplant transcriptome under high temperature stress, 18 cDNA libraries were constructed and sequenced. A total of 136.31 Gb of clean data was obtained, and 88.86%–92.35% of the clean reads were mapped to the eggplant reference genome. Under high temperature, the number of down-regulated genes was more than that of up-regulated genes and there were more differentially expressed genes on the 10th day after flowering than on the 15th and 20th days after flowering. On the 10th day after flowering, the key genes CHI, 3GT, F3′5′H, DFR2, ANS, and F3H in anthocyanin synthetic pathway and most ERF, WRKY, bHLH, and MYB transcription factors were all down-regulated. High temperature significantly decreased the total anthocyanin content in peels. The results showed that at the early stage of peel coloring, high temperature inhibited the expressions of key genes in anthocyanin biosynthetic pathways through the regulation of transcription factors, leading to a significant decrease in total anthocyanin content, which might reduce the peel color in eggplant.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations39
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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