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Enregistrement W3134462108 · doi:10.3390/ijms22052601

Metabolome and Transcriptome Analyses Reveal the Regulatory Mechanisms of Photosynthesis in Developing Ginkgo biloba Leaves

2021· article· en· W3134462108 sur OpenAlexaff
Ying Guo, Tongli Wang, Fangfang Fu, Yousry A. El‐Kassaby, Guibin Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotosynthesisWRKY protein domainGinkgo bilobaBiologyGinkgoPhotosynthetic capacityBotanyC4 photosynthesisMetabolomeRuBisCOTranscriptomeMetabolomicsGeneBiochemistryGene expressionBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ginkgo (Ginkgo biloba L.) is a deciduous tree species with high timber, medicinal, ecological, ornamental, and scientific values, and is widely cultivated worldwide. However, for such an important tree species, the regulatory mechanisms involved in the photosynthesis of developing leaves remain largely unknown. Here, we observed variations in light response curves (LRCs) and photosynthetic parameters (photosynthetic capacity (Pnmax) and dark respiration rate (Rd)) of leaves across different developmental stages. We found the divergence in the abundance of compounds (such as 3-phospho-d-glyceroyl phosphate, sedoheptulose-1,7-bisphosphate, and malate) involved in photosynthetic carbon metabolism. Additionally, a co-expression network was constructed to reveal 242 correlations between transcription factors (TFs) and photosynthesis-related genes (p < 0.05, |r| > 0.8). We found that the genes involved in the photosynthetic light reaction pathway were regulated by multiple TFs, such as bHLH, WRKY, ARF, IDD, and TFIIIA. Our analysis allowed the identification of candidate genes that most likely regulate photosynthesis, primary carbon metabolism, and plant development and as such, provide a theoretical basis for improving the photosynthetic capacity and yield of ginkgo trees.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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