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Enregistrement W2955930464 · doi:10.1186/s12870-019-1882-z

Ethylene-mediated improvement in sucrose accumulation in ripening sugarcane involves increased sink strength

2019· article· en· W2955930464 sur OpenAlexaff
Zhong‐Liang Chen, Cui‐Xian Qin, Miao Wang, Fen Liao, Qing Liao, Xihui Liu, Yang‐Rui Li, Prakash Lakshmanan, Long Minghua, Dongliang Huang

Notice bibliographique

RevueBMC Plant Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSugarcane Cultivation and Processing
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesScience and Technology Major Project of GuangxiGuangxi UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSucroseBiologySugarCarbohydrate metabolismBiochemistryTranscriptomeSucrose synthaseEthyleneGeneRipeningCarbohydrateGene expressionBotanyInvertase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sugarcane is a major crop producing about 80% of sugar globally. Increasing sugar content is a top priority for sugarcane breeding programs worldwide, however, the progress is extremely slow. Owing to its commercial significance, the physiology of sucrose accumulation has been studied extensively but it did not lead to any significant practical outcomes. Recent molecular studies are beginning to recognize genes and gene networks associated with this phenomenon. To further advance our molecular understanding of sucrose accumulation, we altered sucrose content of sugarcane genotypes with inherently large variation for sucrose accumulation using a sugarcane ripener, ethylene, and studied their transcriptomes to identify genes associated with the phenomenon. RESULTS: Sucrose content variation in the experimental genotypes was substantial, with the top-performing clone producing almost 60% more sucrose than the poorest performer. Ethylene treatment increased stem sucrose content but that occurred only in low-sugar genotype. Transcriptomic analyses have identified about 160,000 unigenes of which 86,000 annotated genes were classified into functional groups associated with carbohydrate metabolism, signaling, localization, transport, hydrolysis, growth, catalytic activity, membrane and storage, suggesting the structural and functional specification, including sucrose accumulation, occurring in maturing internodes. About 25,000 genes were differentially expressed between all genotypes and treatments combined. Genotype had a dominant effect on differential gene expression than ethylene treatment. Sucrose and starch metabolism genes were more responsive to ethylene treatment in low-sugar genotype. Ethylene caused differential gene expression of many stress-related transcription factors, carbohydrate metabolism, hormone metabolism and epigenetic modification. Ethylene-induced expression of ethylene-responsive transcription factors, cytosolic acid- and cell wall-bound invertases, and ATPase was more pronounced in low- than in high-sugar genotype, suggesting an ethylene-stimulated sink activity and consequent increased sucrose accumulation in low-sugar genotype. CONCLUSION: Ethylene-induced sucrose accumulation is more pronounced in low-sugar sugarcane genotype, and this is possibly achieved by the preferential activation of genes such as invertases that increase sink strength in the stem. The relatively high enrichment of differentially expressed genes associated with hormone metabolism and signaling and stress suggests a strong hormonal regulation of source-sink activity, growth and sucrose accumulation in sugarcane.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations72
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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