Transcriptome analysis to identify genes involved in lignan, sesquiterpenoid and triterpenoid biosynthesis in medicinal plant Kadsura heteroclita
Notice bibliographique
Résumé
Stems and roots of Kadsura plant species were the significant ingredients of traditional Chinese medicine. Kadsura heteroclita is one of the popular medicinal plants used in Tujia and Yao nationalities of China. Antioxidant compounds like lignan, sesquiterpenoid and triterpenoid are the major active components of K. hetroclita. Mass cultivation and bio-manufacturing strategies were being proposed to meet the increasing demand of Kadsura species plant parts. Therefore, it is important to reveal the molecular networks involved in biosynthesis of these highly efficient medicinal compounds. Here, transcriptomes of roots, stems and leaves in K. heteroclite seedling were sequenced by Hiseq2000 and unigenes involved in biosynthesis of lignan, sesquiterpenoid and triterpenoid biosynthesis were mined. As a result, 472 million clean reads were obtained which after aligning resulted in 160,248 transcripts and 98,005 genes. 191 and 279 unigenes were expected to be involved in biosynthesis of lignan, sesquiterpenoid and triterpenoid biosynthetic pathways respectively. Lignan, sesquiterpenoid and triterpenoid biosynthesis pathway genes were highly significant and differentially upregulated in roots and stems and downregulated in leaves. Also, genes encoding for MYB and bHLH transcription factors possibly involved in regulation of lignan, sesquiterpenoid and triterpenoid biosynthesis were discovered. These results provide the fundamental genomic resources for dissecting of biosynthetic pathways of the active components in K. hetroclita.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».