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Enregistrement W4247947449 · doi:10.21203/rs.3.rs-122486/v1

Transcriptome profiling provides new insights into florets number difference of inflorescence in L.angustifolia

2020· preprint· en· W4247947449 sur OpenAlexfundno aff
Haiping Hao, Yanmei Dong, Xiaopei Zhu, Hongtong Bai, Hui Li, Jian Gong, Lei Shi, Amjad Farooq

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Botany, Chinese Academy of SciencesAgriculture and Agri-Food CanadaHenan Institute of Science and TechnologyChinese Academy of Sciences
Mots-clésInflorescenceLavenderBiologyGeneTranscriptomeSecondary metabolismBotanyMetabolic pathwayHorticultureGene expressionGeneticsEssential oilBiosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Lavender flowers essential oil had been used for a variety of therapeutic and cosmetic purposes, and had been popular for centuries. The previous studies of lavender mainly focused on essential oil composition and extraction methods, ignoring the factors that affected the production of essential oils, such as the floret number. This study aims to get a deep insight into the mechanism of florets number difference. Results 1.Hormone profile showed positive correlation between ABA content and the number of florets, while IAA was negatively correlated. 2. RNA-Seq results showed that 2848 differentially expressed genes (DEG) were screened by comparing different florets samples in one plant. By analyzing dynamic changes of differentially expressed genes, many potentially interesting genes that encoded putative regulators or key components of ABA metabolism and signaling transduction were identified, such as NCED, PYL, PP2C, SnRK2. 3.Common network analysis showed that the key genes of ABA pathway metabolism were negatively related to the DEG of IAA, especial IAA18. 4. Exogenous IAA significantly inhibited the number of lavender florets and affected the expression of ABA pathway metabolism genes, such as NCED, PP2C.Conclusions 1. The different concentrations of ABA lead to florets number difference in the L.angustifolia “JX-2” clusters; 2. ABA may affect the florets number by regulating IAA transport and accumulation.The results will be useful for a better understanding of the molecular mechanism on florets number difference, which will lay the foundation for molecular breeding of muti-flortes varieties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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