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Enregistrement W2972483074 · doi:10.1038/s41438-019-0188-5

VcFT-induced mobile florigenic signals in transgenic and transgrafted blueberries

2019· article· en· W2972483074 sur OpenAlexaff
Guo‐qing Song, Aaron Walworth, Tianyi Lin, Qiuxia Chen, Xiumei Han, L. Irina Zaharia, Gan‐Yuan Zhong

Notice bibliographique

RevueHorticulture Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensPlant Biotechnology Institute
Organismes subventionnairesAgBioResearch, Michigan State University
Mots-clésBiologyTransgeneGenetically modified cropsRootstockGeneBotanyHorticultureGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract FLOWERING LOCUS T ( FT ) can promote early flowering in annual species, but such role has not been well demonstrated in woody species. We produced self and reciprocal grafts involving non-transgenic blueberry (NT) and transgenic blueberry (T) carrying a 35S-driven blueberry FT ( VcFT -OX). We demonstrated that the transgenic VcFT -OX rootstock promoted flowering of non-transgenic blueberry scions in the NT (scion):T (rootstock) grafts. We further analyzed RNA-Seq profiles and six groups of phytohormones in both NT:T and NT:NT plants. We observed content changes of several hormone metabolites, in a descending order, in the transgenic NT:T, non-transgenic NT:T, and non-transgenic NT:NT leaves. By comparing differential expression transcripts (DETs) of these tissues in relative to their control, we found that the non-transgenic NT:T leaves had many DETs shared with the transgenic NT:T leaves, but very few with the transgenic NT:T roots. Interestingly, a number of these shared DETs belong to hormone pathway genes, concurring with the content changes of hormone metabolites in both transgenic and non-transgenic leaves of the NT:T plants. These results suggest that phytohormones induced by VcFT -OX in the transgenic leaves might serve as part of the signals that resulted in early flowering in both transgenic plants and the non-transgenic NT:T scions.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations47
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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