Comparative transcriptome analysis of different heat stress responses between self-root grafting line and heterogeneous grafting line in rose
Notice bibliographique
Résumé
Rose is sensitive to high temperature which will make the rose go into a semi-dormancy state. Grafting is an excellent way to enhance rose heat tolerance. Here, heat-tolerant Rosa multiflora ‘Huanong Wuci 1′ (W) and heat-sensitive Rosa chinensis ‘Old Blush’ (X) were selected as experimental materials. The RNA-seq technique was used to investigate the transcriptomes of self-root grafting line (XX0), heterogeneous grafting line (XW0), self-root grafting line under 6 h heat stress (XX6), and heterogeneous grafting line under 6 h heat stress (XW6). Under high temperature stress, multiple signaling pathways were activated, moreover, a large number of transcription factors and functional genes were induced, especially the HSFs and HSPs with remarkably upregulated expression levels. The GO analysis showed that the differences in the expressions of the genes related to fatty acids and carbohydrates were observed between self-root grafting line and heterogeneous grafting line. In addition, 14 P450s were differentially expressed, and one lectin gene was up-regulated in XW0 vs XW6, but down-regulated in XX0 vs XX6. Considering physiological and biochemical traits such as relative electrolyte leakage, SOD activity, proline, and total soluble sugars, DEGs involved in these processes may be key factors to resist high temperature. The present study provides an insight into the complex mechanism underlying grafting in response to heat stress. Our results indicate that grafting is an effective way to improve rose heat resistance.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».