Genome-wide analysis of the NAAT, DMAS, TOM, and ENA gene families in maize suggests their roles in mediating iron homeostasis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nicotianamine (NA), 2'-deoxymugineic acid (DMA), and mugineic acid (MA) are chelators required for iron uptake and transport in plants. Nicotianamine aminotransferase (NAAT), 2'-deoxymugineic acid synthase (DMAS), transporter of MAs (TOM), and efflux transporter of NA (ENA) are involved in iron uptake and transport in rice (Oryza sativa), wheat (Triticum aestivum), and barley (Hordeum vulgare); however, these families have not been fully identified and comprehensively analyzed in maize (Zea mays L.). RESULTS: Here, we identified 5 ZmNAAT, 9 ZmDMAS, 11 ZmTOM, and 2 ZmENA genes by genome mining. RNA-sequencing and quantitative real-time PCR analysis revealed that these genes are expressed in various tissues and respond differently to high and low iron conditions. In particular, iron deficiency stimulated the expression of ZmDMAS1, ZmTOM1, ZmTOM3, and ZmENA1. Furthermore, we determined protein subcellular localization by transient expression of green fluorescent protein fusions in maize mesophyll protoplasts. ZmNAAT1, ZmNAAT-L4, ZmDMAS1, and ZmDMAS-L1 localized in the cytoplasm, whereas ZmTOMs and ZmENAs targeted to plasma and tonoplast membranes, endomembranes, and vesicles. CONCLUSIONS: Our results suggest that the different gene expression profiles and subcellular localizations of ZmNAAT, ZmDMAS, ZmTOM, and ZmENA family members may enable specific regulation of phytosiderophore metabolism in different tissues and under different external conditions, shedding light on iron homeostasis in maize and providing candidate genes for breeding iron-rich maize varieties.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».