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Enregistrement W4249356475 · doi:10.22541/au.158057216.61888397

Improved thermotolerance in transgenic barley by overexpressing a heat shock factor gene (TaHsfA6b) from wheat

2020· dataset· en· W4249356475 sur OpenAlexaff
Anuj Kumar Poonia, Sumit Kumar Mishra, Parul Sirohi, Reeku Chaudhary, Hugo Germain, Harsh Chauhan

Notice bibliographique

RevueAuthorea · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHeat shock proteins research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat shock proteinHeat shock factorBiologyGeneTransgeneHeat shockCell biologyAbiotic stressGenetically modified cropsGene expressionDownregulation and upregulationAbiotic componentTranscription factorHsp70Genetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temperature is one of the most important abiotic factors defining the yield potential of temperate cereal crops such as barley. The regulators of heat shock response (HSR); Heat shock factors (HSFs) modulate the transcription level of heat responsive genes in order to protect the plants against heat stress. In the present study, a heat shock factor from wheat (TaHSFA6b) is overexpressed in barley for providing thermotolerance. Transgenic barley lines overexpressing TaHSFA6b showed significant improvement in thermotolerance. The constitutive overexpression of TaHSFA6b gene upregulated the expression of major heat shock protein genes as well as other abiotic stress responsive genes. RNA-seq and qRT-PCR analysis showed upregulation of HSPs, chaperonins, DNAJ, LEA proteins and genes related to anti-oxidative enzymes in transgenic lines. Excessive generation and accumulation of ROS occurred in wild type plants during heat stress; however, the transgenic lines reflected improved ROS homeostasis mechanisms in the form of significantly low ROS accumulation under high temperature. There were no negative phenotypic changes in overexpression lines. The present study suggests that TaHSFA6b is one of the major regulators of HSR as it showed the capacity to alter the expression patterns of main defense related genes and enhance the thermotolerance of this cereal crops.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,006

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,264 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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