Comparative transcriptome profiling reveals the reprogramming of gene networks under arsenic stress in Indian mustard
Notice bibliographique
Résumé
Arsenic is a widespread toxic metalloid that is classified as a class I carcinogen known to cause adverse health effects in humans. In the present study, we investigated arsenic accumulation potential and comparative gene expression in Indian mustard. The amount of arsenic accumulated in shoots varied in the range of 15.99-1138.70 mg/kg on a dry weight basis among five cultivars. Comparative expression analysis revealed 10 870 significantly differentially expressed genes mostly belonging to response to stress, metabolic processes, signal transduction, transporter activity, and transcription regulator activity to be up-regulated, while most of the genes involved in photosynthesis, developmental processes, and cell growth were found to be down-regulated in arsenic-treated tissues. Further, pathway analysis using the KEGG Automated Annotation server (KAAS) revealed a large-scale reprogramming of genes involved in genetic and environmental information processing pathways. Top pathways with maximum KEGG orthology hits included carbon metabolism (2.5%), biosynthesis of amino acids (2.1%), plant hormone signal transduction (1.4%), and glutathione metabolism (0.6%). A transcriptomic investigation to understand the arsenic accumulation and detoxification in Indian mustard will not only help to improve its phytoremediation efficiency but also add to the control measures required to check bioaccumulation of arsenic in the food chain.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».