MaMAPK3-MaICE1-MaPOD P7 pathway, a positive regulator of cold tolerance in banana
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Banana is a tropical fruit with a high economic impact worldwide. Cold stress greatly affects the development and production of banana. RESULTS: In the present study, we investigated the functions of MaMAPK3 and MaICE1 involved in cold tolerance of banana. The effect of RNAi of MaMAPK3 on Dajiao (Musa spp. 'Dajiao'; ABB Group) cold tolerance was evaluated. The leaves of the MaMAPK3 RNAi transgenic plants showed wilting and severe necrotic symptoms, while the wide-type (WT) plants remained normal after cold exposure. RNAi of MaMAPK3 significantly changed the expressions of the cold-responsive genes, and the oxidoreductase activity was significantly changed in WT plants, while no changes in transgenic plants were observed. MaICE1 interacted with MaMAPK3, and the expression level of MaICE1 was significantly decreased in MaMAPK3 RNAi transgenic plants. Over-expression of MaICE1 in Cavendish banana (Musa spp. AAA group) indicated that the cold resistance of transgenic plants was superior to that of the WT plants. The POD P7 gene was significantly up-regulated in MaICE1-overexpressing transgenic plants compared with WT plants, and the POD P7 was proved to interact with MaICE1. CONCLUSIONS: Taken together, our work provided new and solid evidence that MaMAPK3-MaICE1-MaPOD P7 pathway positively improved the cold tolerance in monocotyledon banana, shedding light on molecular breeding for the cold-tolerant banana or other agricultural species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».