Comparative Transcriptome Analysis Reveals Potential Gene Modules Associated with Cold Tolerance in Sugarcane (Saccharum officinarum L.)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sugarcane is an important crop worldwide, and most sugar is derived directly from sugarcane. Due to its thermophilic nature, the yield of sugarcane is largely influenced by extreme climate conditions, especially cold stress. Therefore, the development of sugarcane with improved cold tolerance is an important goal. However, little is known about the multiple mechanisms underlying cold acclimation at the bud stage in sugarcane. In this study, we emphasized that sensitivity to cold stress was higher for the sugarcane variety ROC22 than for GT42, as determined by physical signs, including bud growth capacity, relative conductivity, malonaldehyde contents, and soluble sugar contents. To understand the factors contributing to the difference in cold tolerance between ROC22 and GT42, comparative transcriptome analyses were performed. We found that genes involved in the regulation of the stability of the membrane system were the relative determinants of difference in cold tolerance. Additionally, genes related to protein kinase activity, starch metabolism, and calcium signal transduction were associated with cold tolerance. Finally, 25 candidate genes, including 23 variety-specific and 2 common genes, and 7 transcription factors were screened out for understanding the possible cold resistance mechanism. The findings of this study provide candidate gene resources for cold resistance and will improve our understanding of the regulation of cold tolerance at the bud stage in sugarcane.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».