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Enregistrement W3042186428 · doi:10.1021/acs.jafc.0c02053

Metabolomic Analyses Provide New Insights into Signaling Mechanisms for Nutrient Uptake by Lateral Roots of Pruned Tea Plant (<i>Camellia sinensis</i>)

2020· article· en· W3042186428 sur OpenAlexaff
Emmanuel Arkorful, Shunkai Hu, Zhongwei Zou, Ying Yu, Xuan Chen, Xinghui Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTea Polyphenols and Effects
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceChina Postdoctoral Science FoundationMinistry of Education of the People's Republic of China
Mots-clésPhenylpropanoidMetabolic pathwayKEGGMetabolismCamellia sinensisBiosynthesisBiologyBiochemistryMetabolomicsFlavonoid biosynthesisNutrientCitric acid cycleAmino acidMetabolomeBotanyTranscriptomeGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pruning is an important plant management practice in tea cultivation. However, the mechanism underlying the dynamics of nutrient uptake by roots of pruned tea is unknown. This study investigated the metabolic alterations in lateral roots of pruned tea to unveil the mechanism of nutrient uptake. Elemental analysis revealed that pruning significantly increases the uptake of nutrients by lateral roots. Metabolic profiling showed significant metabolic variations in lateral roots of pruned tea. Kyoto Encyclopaedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway analysis revealed that flavonoid biosynthesis, phenylpropanoid biosynthesis, and amino acid metabolism were differentially regulated in lateral roots. Caffeine metabolism was significantly hindered, while ethylene signaling was significantly induced in lateral roots of pruned plants. In addition, intermediates in the tricarboxylic acid (TCA) cycle were upregulated, indicating high rates of the TCA cycle. Therefore, pathways related to phenylpropanoid biosynthesis, TCA cycle, ethylene biosynthesis, and metabolism of amino acids contribute to higher nutrient uptake by lateral roots of the tea plant.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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