Full-Length Transcriptome Sequencing and Comparative Transcriptomic Analyses Provide Comprehensive Insight Into Molecular Mechanisms of Cellulose and Lignin Biosynthesis in Cunninghamia lanceolata
Notice bibliographique
Résumé
Cunninghamia lanceolata is an essential timber species that provide 20%–30% raw materials for China’s timber industry. Although a few transcriptomes have been published in C. lanceolata , full-length mRNA transcripts and regulatory mechanisms behind the cellulose and lignin biosynthesis have not been thoroughly investigated. Here, PacBio Iso-seq and RNA-seq analyses were adapted to identify the full-length and differentially expressed transcripts along a developmental gradient from apex to base of C. lanceolata shoots. A total of 48,846 high-quality full-length transcripts were obtained, of which 88.0% are completed transcriptome based on benchmarking universal single-copy orthologs (BUSCO) assessment. Along stem developmental gradient, 18,714 differentially expressed genes (DEGs) were detected. Further, 28 and 125 DEGs were identified as enzyme-coding genes of cellulose and lignin biosynthesis, respectively. Moreover, 57 transcription factors (TFs), including MYB and NAC , were identified to be involved in the regulatory network of cellulose and lignin biosynthesis through weighted gene co-expression network analysis (WGCNA). These TFs are composed of a comparable regulatory network of secondary cell wall formation in angiosperms, revealing a similar mechanism may exist in gymnosperms. Further, through qRT-PCR, we also investigated eight specific TFs involved in compression wood formation. Our findings provide a comprehensive and valuable source for molecular genetics breeding of C. lanceolata and will be beneficial for molecular-assisted selection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».