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Enregistrement W3185099087 · doi:10.21203/rs.2.12441/v1

Transcriptional regulation of photosynthesis under heat stress in poplar

2019· preprint· en· W3185099087 sur OpenAlexaff
Yiyang Zhao, Jianbo Xie, Weijie Xu, Sisi Chen, Yousry A. El‐Kassaby, Deqiang Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhotosynthesisHeat stressStress (linguistics)BotanyBiologyEnvironmental sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Photosynthesis has been recognized as a complicated process that is modulated through the intricate regulating network at transcriptional level. However, its underlying mechanism at molecular level under heat stress remains to be understood. Analysis of the adaptive response and regulatory networks of trees to heat stress will expand our understanding of thermostability in perennial plants. In this study, we used a multi-gene network to investigate the regulatory pathway under heat stress, as constructed by a multifaceted approach of combining time-course RNA-seq, regulatory motif enrichment, and expression-trait association analysis. Results By analyzing changes in the transcriptome under heat stress, we identified 77 key photosynthetic genes, of which 97.4% (75 genes) were down-regulated, and these results conformed to the decreased photosynthesis measured values. According to analysis of regulating motif enrichment, these 77 differentially expressed genes (DEGs) had common vital light-responsive elements involved in photosynthesis. When integrating all the differential expressed genes, 5 co-expressed gene modules (1,548 genes) were identified to be significantly correlated with 4 photosynthesis-related traits. Thus, based on this, a three-layered gene regulatory network (GRN) was established, which had included 77 photosynthetic genes (in the bottom layer), 40 TFs/miRNAs (in the second layer), as well as 20 TFs/miRNAs (in the top layer), using a backward elimination random forest (BWERF) algorithm. Importantly, 6 miRNAs and 4 TFs were found to be key regulators in this regulatory pathway, emphasizing the significant roles of TFs/miRNAs in affecting photosynthetic traits. The results imply a functional role for these key genes in mediating photosynthesis under heat stress, demonstrating the potential of combining time-course transcriptome-based regulatory pathway construction, cis-elements enrichment analysis, and expression-trait association approaches to dissect complex genetic networks. Conclusions The heat-responsive pathway in regulating photosynthesis is a multi-layered complex network which is co-controlled by TFs and miRNAs. Our work not only imply a functional role for these key genes in mediating photosynthesis responding to abiotic stress in poplar, but demonstrate time-course transcriptome-based regulatory network construction will facilitate further the genetic network and key nodes examining in plants.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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