Expression of Genes Associated with Nickel Resistance in White Spruce (<i>Picea glauca</i>) under Nickel Stress: Analysis of AT2G16800 and <i>NRAMP</i> Genes
Notice bibliographique
Résumé
Heavy metals such nickel (Ni) can cause toxicity by 1) displacing essential components in the biomolecules, 2) blocking the functional group of molecules, or 3) modifying enzymes, proteins, the plasma membrane, and membrane transporters. The main objective of the present study was to investigate the effect of nickel (Ni) on gene expression of nitrate on gene expression with a focus on the genes coding for the high affinity Ni transporter family protein AT2G16800, and natural resistance-associated macrophage protein (NRAMP). Ni toxicity was assessed by treating seedlings with an aqueous solution of nickel nitrate salt [Ni(NO3)2] at the concentrations of 150 mg, 800 mg, and 1600 mg of nickel per 1 kg of dry soil. RT-qPCR was used to measure the expression of AT2G16800, and NRAMP genes in samples treated with nickel nitrates and controls. The results revealed that P. glauca is resistant to Ni based on lack of plant damage at all nickel concentrations. Ni has no effect on the expression of the AT2G16800 gene in needles or roots. However, it induced an upregulation of the NRAMP genes in roots at all the doses tested (150 mg/kg, 800 mg/kg, and 1600 mg/kg). On the other hand, Ni has no effect on the expression of the NRAMP gene in needle but the lowest dose of potassium (150 mg/kg) upregulated this gene in needle tissues.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».