Comparative Molecular and Metabolic Profiling of Two Contrasting Wheat Cultivars under Drought Stress
Notice bibliographique
Résumé
Drought is one of the most important threats to plants and agriculture; therefore, understanding of the mechanisms of drought tolerance is crucial for breeding of new tolerant varieties. Here, we assessed the effects of a long-term water deficit stress simulated on a precision phenotyping system on some morphological criteria and metabolite traits, as well as the expression of drought associated transcriptional factors of two contrasting drought-responsive African wheat cultivars, Condor and Wadielniel. The current study showed that under drought stress Wadielniel exhibits significant higher tillering and height compared to Condor. Further, we used gas chromatography and ultra-high performance liquid chromatography mass-spectrometry to identify compounds that change between the two cultivars upon drought. Partial least square discriminant analysis (PLS-DA) revealed that 50 metabolites with a possible role in drought stress regulation were significantly changed in both cultivars under water deficit stress. These metabolites included several amino acids, most notably proline, some organic acids, and lipid classes PC 36:3 and TAG 56:9, which were significantly altered under drought stress. Here, the results discussed in the context of understanding the mechanisms involved in the drought response of wheat cultivars, as the phenotype parameters, metabolite content and expression of drought associated transcriptional factors could also be used for potential crop improvement under drought stress.
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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) | 0,000 | 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 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 ».