Developmental transcriptome profiling uncovered carbon signaling genes associated with almond fruit drop
Notice bibliographique
Résumé
Almond is one of the most featured nut crops owing to its high nutritional value. However, due to three different waves of flower and fruitlet drop, fruit drop is a major concern for growers. In this study, we carried out a time-course transcriptome analysis to investigate gene expression differences between normal and abnormal fruitlet development. By de novo assembly analysis, we identified 33,577 unigenes and provided their functional annotations. In total, we identified 7,469 differentially expressed genes and observed the most apparent difference between normal and abnormal fruits at 12 and 17 days after flowering. Their biological functions were enriched in carbon metabolism, carbon fixation in photosynthetic organisms and plant hormone signal transduction. RT-qPCR validated the expression pattern of 14 representative genes, including glycosyltransferase like family 2, MYB39, IAA13, gibberellin-regulated protein 11-like and POD44, which confirmed the reliability of our transcriptome data. This study provides an insight into the association between abnormal fruit development and carbohydrate signaling from the early developmental stages and could be served as useful information for understanding the regulatory mechanisms related to almond fruit drop.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».