RNA-Seq Reveals Transcription Factors Involved in Temperature-mediated Anthocyanin Accumulation and Biosynthesis in Purple Pakchoi (<i>Brassica campestris</i> ssp. <ichinensis</i> Makino.)
Notice bibliographique
Résumé
Temperature is a main environmental factor that affects anthocyanin biosynthesis and accumulation in purple pakchoi (Brassica campestris ssp. Chinensis Makino.). Purple pakchoi is one of the most popular vegetables with high content of anthocyanin in China. Recently, we found that the purple color of purple pakchoi cultivar, "ziyi", deepened after 10-day low temperature(5°C, LT) treatment with increased anthocyanin content compared to plants after 20°C (normal temperature, NT, control) treatment. Contractly, the color of pakchoi treated with 10-day heat temperature (35°C, HT) became lighter with decreased anthocyanin content than that of control. The transcriptiom analysis revealed a total of 51008 unigenes from plants treated with NT，LT, and HT by RNA-seq. A total of 4321 and 8455 differentially expressed genes (DEGs) were identified from HT and LT compared to NT, respectively. Among these DEGs, 173 unigenes were downregulated in LT and upregulated in HT compared to NT. 218 unigenes were upregulated in LT and downregulated in HT. Further Gene Ontology enrichment analysis revealed a series of candidate genes that may be involve in temperature-mediated anthocyanin accumulation, including structural genes and 20 transcription factors. Collectively, our study provide a global view of transcriptiomic resources in response to temperature-induced anthocyanin accumulation in purple pakchoi.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».