Identification and Analysis of <I>PGM</i> and <I>SUS</i> Gene Families in Leymus Chinensis Seed Transcriptome
Notice bibliographique
Résumé
Leymus chinensis ( Leymus chinensis (Trin.) Tzvel.) is a good perennial forage with good palatability, high yield and high feeding value. In addition, because of its strong resistance, Leymus chinensis can improve the disadvantaged environment such as poor land, and it is an important species to protect grassland ecology in China. Therefore, in order to promote the germination of leymus chinensis seeds and explore the mechanism of Germination, this study used sterile water treatment of leymus chinensis seeds as control, exogenous GA3 as treatment conditions. Based on the analysis of pre-transcriptome data, it was determined that PGM and SUS genes in sucrose and starch metabolic pathways play a significant role in seed Germination. Members identification, conserved domains, and evolutionary trees were analyzed for both gene families using the bioinformatics method. The expression pattern of PGM and SUS genes were analyzed with FPKM value. The results showed that 7 members were selected from each of the the PGM and SUS families based on the data of Leymus Chinensis seeds transcriptome. The molecular weight of PGM genes ranged from 15 471.3 to 67 912.9 Da, and the isoelectric point value ranged from 4.45 to 6.31, showing weak acidity. PGM family in Leymus Chinensis seeds are hydrophilic stable proteins. The molecular weight of SUS genes ranged from 30 421.5 to 110 262.9 Da. The isoelectric point of SUS genes were neutral except LcSUS1,5 and 7 , while the other four genes were weak acidic. LcSUS4 , 6 were stable hydrophilic proteins, the rest were unstable hydrophilic proteins. The PGM and SUS gene families in Leymus chinensis seeds play an enzyme role in promoting sucrose and starch synthesis in sucrose and starch metabolism pathways. The expression pattern analysis of Leymus chinensis seeds showed that the genes of PGM and SUS gene families in GA3-treated Leymus chinensis seeds promoted the germination of Leymus chinensis seeds by regulating the sucrose and starch pathways with different expression levels.
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 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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».