Comparative root transcriptome analysis of two soybean cultivars with different cadmium sensitivities reveals the underlying tolerance mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».