Transcriptome-IPMS analysis reveals a tissue-dependent miR156/SPL13 regulatory mechanism in alfalfa drought tolerance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We previously reported on the interplay between miR156/SPL13 and WD40-1/DFR to improve response to drought stress in alfalfa (Medicago sativa L.). Here we aimed to investigate whether the role of miR156/SPL13 module in drought response is tissue-specific, and to identify SPL13-interacting proteins. We analyzed the global transcript profiles of leaf, stem, and root tissues of one-month old RNAi-silenced SPL13 (SPL13RNAi) alfalfa plants exposed to drought stress and conducted protein-protein interaction analysis to identify SPL13 interacting partners. RESULT: Transcript analysis combined with weighted gene co-expression network analysis showed tissue and genotype-specific gene expression patterns. Moreover, pathway analysis of stem-derived differentially expressed genes (DEG) revealed upregulation of genes associated with stress mitigating primary and specialized metabolites, whereas genes associated with photosynthesis light reactions were silenced in SPL13RNAi plants. Leaf-derived DEG were attributed to enhanced light reactions, largely photosystem I, II, and electron transport chains, while roots of SPL13RNAi plants upregulated transcripts associated with metal ion transport, carbohydrate, and primary metabolism. Using immunoprecipitation combined with mass spectrometry (IPMS) we showed that SPL13 interacts with proteins involved in photosynthesis, specialized metabolite biosynthesis, and stress tolerance. CONCLUSIONS: We conclude that the miR156/SPL13 module mitigates drought stress in alfalfa by regulating molecular and physiological processes in a tissue-dependent manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».