Alfalfa transcriptome profiling provides insight into miR156-mediated molecular mechanisms of heat stress tolerance
Notice bibliographique
Résumé
Heat is one of the major environmental stressors that negatively affects alfalfa production. Previously, we reported the role of microRNA156 (miR156) in heat tolerance; however, the mechanism and downstream genes involved in this process were not fully studied. To provide further insight, we compared an empty vector control and miR156-overexpressing alfalfa plants (miR156+) after exposing them to heat stress (40 °C) for 24 h. We collected leaf samples for transcriptome analysis to illustrate the miR156-regulated molecular mechanisms underlying the heat stress response. A total of 3579 differentially expressed genes (DEGs) were detected exclusively in miR156+ plants under heat stress using the Medicago sativa genome as a reference. GO and KEGG analysis indicated that these DEGs were mainly involved in “polysaccharide metabolism”, “response to chemical”, “secondary metabolism”, “carbon metabolism”, and “cell cycle”. Transcription factors predicted in miR156+ plants belonged to the TCP family, MYB, ABA response element-binding factor, WRKY, and heat shock transcription factor. We also identified two new SQUAMOSA PROMOTER BINDING PROTEIN-LIKE ( SPL) family gene members ( SPL8a and SPL12a), putatively regulated by miR156. The present study provided a comprehensive transcriptome profile of alfalfa, identified a number of genes and pathways, and revealed an miR156-regulated network of mechanisms at the gene expression level to modulate heat responses in alfalfa.
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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 ».