Identification of Candidate Genes Responsible for Flower Colour Intensity in Gentiana triflora
Notice bibliographique
Résumé
Gentians cultivated in Japan ( Gentiana triflora and Gentiana scabra and hybrids) have blue flowers, but flower colour intensity differs among cultivars. The molecular mechanism underlying the variation in flower colour intensity is unclear. Here, we produced F 2 progeny derived from an F 1 cross of intense- and faint-blue lines and attempted to identify the genes responsible for flower colour intensity using RNA-sequencing analyses. Comparative analysis of flower colour intensity and transcriptome data revealed differentially expressed genes (DEGs), although known flavonoid biosynthesis-related genes showed similar expression patterns. From quantitative RT-PCR (qRT-PCR) analysis, we identified two and four genes with significantly different expression levels in the intense- and faint-blue flower lines, respectively. We conducted further analyses on one of the DEGs, termed GtMIF1 , which encodes a putative mini zinc-finger protein homolog, which was most differently expressed in faint-blue individuals. Functional analysis of GtMIF1 was performed by producing stable tobacco transformants. GtMIF1 -overexpressing tobacco plants showed reduced flower colour intensity compared with untransformed control plants. DNA-marker analysis also confirmed that the GtMIF1 allele of the faint-blue flower line correlated well with faint flower colour in F 2 progeny. These results suggest that GtMIF1 is one of the key genes involved in determining the flower colour intensity of gentian.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».