A Transcriptome Analysis Revealing the New Insight of Green Light on Tomato Plant Growth and Drought Stress Tolerance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Light plays a pivotal role in plant growth, development, and stress responses. Green light has been reported to enhance plant drought tolerance via stomatal regulation. However, the mechanisms of green light-induced drought tolerance in plants remain elusive. To uncover those mechanisms, we investigated the molecular responses of tomato plants under monochromatic red, blue, and green light spectrum with drought and well-water conditions using a comparative transcriptomic approach. The results showed that compared with monochromatic red and blue light treated plants, green light alleviated the drought-induced inhibition of plant growth and photosynthetic capacity, and induced lower stomatal aperture and higher ABA accumulation in tomato leaves after 9 days of drought stress. A total of 3,850 differentially expressed genes (DEGs) was identified in tomato leaves through pairwise comparisons. Functional annotations revealed that those DEGs responses to green light under drought stress were enriched in plant hormone signal transduction, phototransduction, and calcium signaling pathway. The DEGs involved in ABA synthesis and ABA signal transduction both participated in the green light-induced drought tolerance of tomato plants. Compared with ABA signal transduction, more DEGs related to ABA synthesis were detected under different light spectral treatments. The bZIP transcription factor- HY5 was found to play a vital role in green light-induced drought responses. Furthermore, other transcription factors, including WRKY46 and WRKY81 might participate in the regulation of stomatal aperture and ABA accumulation under green light. Taken together, the results of this study might expand our understanding of green light-modulated tomato drought tolerance via regulating ABA accumulation and stomatal aperture.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle