Phytohormone dynamics impact fatty acid and oil accumulation during soybean seed maturation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fatty acid (FA) levels and profiles are vital for soybean oil quality, while cytokinins (CKs) and abscisic acid (ABA) are potent regulators of plant growth and development. Previous research suggested associations between FA biosynthesis and hormonal signalling networks; however, hormonal regulation of FA accumulation during soybean (Glycine max) seed maturation has never been measured. We analysed hormone and FA profiles obtained from HPLC-(ESI)-MS/MS and GC-FID screening during soybean seed maturation. A multilayered data processing approach, involving heat-maps, principal component analysis (PCA), correlation and multiregression models, suggested a strong relationship between hormone metabolism and FA/oil accumulation during seed maturation. Most strikingly, positive correlations were found between the levels of CK ribosides [transZeatin riboside (tZR), N6-isopentenyladenosine (iPR)] at the early stages of SM (R5-R6) and C18:0, C18:2 and oil content at the R8 stage. Moreover, multiple regression models revealed functional linkages between several CK derivatives and FA and oil content in mature seeds. To further test the significance of hormone regulation in FA metabolism, plants of two soybean accessions with contrasting hormone and FA profiles were sprayed with exogenous ABA and transZeatin (tZ) during the seed-filling period (R5-R6). Depending on the hormone type and concentration, these treatments distinctly modified biosynthesis of all tested FAs, except for C18:0. Most remarkably, tZ (50 nM) promoted production of C16:0, C18:1, C18:2, C18:3, and oil accumulation in maturing seeds. Overall, the results indicate impactful roles for ABA and CKs in FA accumulation during SM and represent a further step towards understanding FA biosynthesis, and potential improvements of soybean oil profiles.
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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 ».