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Enregistrement W3094136875 · doi:10.3389/fgene.2020.594569

Contributions of Adaptive Plant Architecture to Transgressive Salinity Tolerance in Recombinant Inbred Lines of Rice: Molecular Mechanisms Based on Transcriptional Networks

2020· article· en· W3094136875 sur OpenAlexfundno aff
Isaiah Catalino M. Pabuayon, Ai Kitazumi, Glenn B. Gregorio, Rakesh Kumar Singh, Benildo G. de los Reyes

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genetics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOklahoma Medical Research FoundationInstitute of GeneticsTexas Tech UniversityBayer CropScienceNational Science Foundation
Mots-clésTransgressiveInbred strainRecombinant DNASalinityBiologyArchitectureTransgressive segregationGeneticsComputational biologyGenetic architectureBiotechnologyGeneEcologyPhenotypeQuantitative trait locusGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic novelties are important nucleators of adaptive speciation. Transgressive segregation is a major mechanism that creates genetic novelties with morphological and developmental attributes that confer adaptive advantages under certain environments. This study examined the morpho-developmental and physiological profiles of recombinant inbred lines (RILs) from the salt-sensitive IR29 and salt-tolerant Pokkali rice, representing the total range of salt tolerance including outliers at both ends of the spectrum. Morpho-developmental and physiological profiles were integrated with a hypothesis-driven interrogation of mRNA and miRNA transcriptomes to uncover the critical genetic networks that have been rewired for novel adaptive architecture. The transgressive super-tolerant FL510 had a characteristic small tiller angle and wider, more erect, sturdier, and darker green leaves. This unique morphology resulted in lower transpiration rate, which also conferred a special ability to retain water more efficiently for osmotic avoidance. The unique ability for water retention conferred by such adaptive morphology appeared to enhance the efficacy of defenses mediated by Na+ exclusion mechanism (SalTol-effects) inherited from Pokkali. The super-tolerant FL510 and super-sensitive FL499 had the smallest proportions of differentially expressed genes with little overlaps. Genes that were steadily upregulated in FL510 comprised a putative cytokinin-regulated genetic network that appeared to maintain robust growth under salt stress through well-orchestrated cell wall biogenesis and cell expansion, likely through major regulatory (OsRR23, OsHK5) and biosynthetic (OsIPT9) genes in the cytokinin signaling pathway. Meanwhile, a constitutively expressed cluster in FL510 prominently featured two transcription factors (OsIBH1, TAC3) that control tiller angle and growth habit through the brassinosteroid signaling pathway. Both the putative cytokinin-mediated and brassinosteroid-mediated clusters appeared to function as highly coordinated network synergies in FL510. In contrast, both networks appeared to be sub-optimal and inferior in the other RILs and parents as they were disjointed and highly fragmented. Transgressively expressed miRNAs (miR169, miR397, miR827) were also identified as prominent signatures of FL510, with functional implications to mechanisms that support robust growth, homeostasis, and osmotic stress avoidance. Results of this study demonstrate how genetic recombination creates novel morphology that complements inducible defenses hence transgressive adaptive phenotypes.

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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