MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3207210195 · doi:10.1139/gen-2021-0048

Comparative root transcriptome analysis of two soybean cultivars with different cadmium sensitivities reveals the underlying tolerance mechanisms

2021· article· en· W3207210195 sur OpenAlexvenueno aff
Yuan Ma, Kuichen Liu, Chunyu Zhang, Feng Lin, Wenbo Hu, Yue Jiang, Xianliang Tao, Yulin Han, Litao Han, Chen Liu

Notice bibliographique

RevueGenome · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyKEGGTranscriptomeGeneCultivarDrought toleranceRNA-SeqTransgeneGeneticsGenomeGene expressionBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soybean can provide rich protein and fat and has great economic value worldwide. Cadmium (Cd) is a toxic heavy metal to organisms. It can accumulate in plants and be transmitted to the human body via the food chain. Cd is a serious threat to soybean development, particularly root growth. Some soybean cultivars present tolerant symptoms under Cd stress; however, the potential mechanisms are not fully understood. Here, we optimized RNA-seq to identify the differentially expressed genes (DEGs) in Cd-sensitive (KUAI) and Cd-tolerant (KAIYU) soybean roots and compared the DEGs between KAIYU and KUAI. A total of 1506 and 1870 DEGs were identified in the roots of KUAI and KAIYU, respectively. Through Gene Ontology (GO), Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway, and gene function analyses, we found that genes related to antioxidants and sequestration were responsible for Cd tolerance in KAIYU. In addition, overexpression of Glyma11g02661, which encodes a heavy metal-transporting ATPase, significantly improved Cd tolerance in transgenic hairy roots. These results provide a preliminary understanding of the tolerance mechanisms in response to Cd stress in soybean root development and are of great importance in developing Cd-resistant soybean cultivars by using the identified DEGs through genetic modification.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGenomeMême sujetPlant Stress Responses and ToleranceTravaux en français237 207