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Enregistrement W3034045599 · doi:10.1186/s12864-020-06793-7

Coding and long non-coding RNAs provide evidence of distinct transcriptional reprogramming for two ecotypes of the extremophile plant Eutrema salsugineum undergoing water deficit stress

2020· article· en· W3034045599 sur OpenAlexafffundabout
Caitlin M. A. Simopoulos, Mitchell J. R. MacLeod, Solmaz Irani, Wilson W. L. Sung, Marc J. Champigny, Peter S. Summers, G. Brian Golding, Elizabeth A. Weretilnyk

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEcotypeBiologyTranscriptomeGeneAbiotic stressGermplasmDrought toleranceBrachypodiumGeneticsBotanyGene expressionGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The severity and frequency of drought has increased around the globe, creating challenges in ensuring food security for a growing world population. As a consequence, improving water use efficiency by crops has become an important objective for crop improvement. Some wild crop relatives have adapted to extreme osmotic stresses and can provide valuable insights into traits and genetic signatures that can guide efforts to improve crop tolerance to water deficits. Eutrema salsugineum, a close relative of many cruciferous crops, is a halophytic plant and extremophyte model for abiotic stress research. RESULTS: Using comparative transcriptomics, we show that two E. salsugineum ecotypes display significantly different transcriptional responses towards a two-stage drought treatment. Even before visibly wilting, water deficit led to the differential expression of almost 1,100 genes for an ecotype from the semi-arid, sub-arctic Yukon, Canada, but only 63 genes for an ecotype from the semi-tropical, monsoonal, Shandong, China. After recovery and a second drought treatment, about 5,000 differentially expressed genes were detected in Shandong plants versus 1,900 genes in Yukon plants. Only 13 genes displayed similar drought-responsive patterns for both ecotypes. We detected 1,007 long non-protein coding RNAs (lncRNAs), 8% were only expressed in stress-treated plants, a surprising outcome given the documented association between lncRNA expression and stress. Co-expression network analysis of the transcriptomes identified eight gene clusters where at least half of the genes in each cluster were differentially expressed. While many gene clusters were correlated to drought treatments, only a single cluster significantly correlated to drought exposure in both ecotypes. CONCLUSION: Extensive, ecotype-specific transcriptional reprogramming with drought was unexpected given that both ecotypes are adapted to saline habitats providing persistent exposure to osmotic stress. This ecotype-specific response would have escaped notice had we used a single exposure to water deficit. Finally, the apparent capacity to improve tolerance and growth after a drought episode represents an important adaptive trait for a plant that thrives under semi-arid Yukon conditions, and may be similarly advantageous for crop species experiencing stresses attributed to climate change.

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 seuil0,003

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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