Chloroplast activity provides <i>in vitro</i> regeneration capability in contrasting cultivars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Existence of potent in vitro regeneration system is a prerequisite for efficient genetic transformation and functional genomics of crop plants. We know little about why only some cultivars in crop plants are tissue culture friendly. In this study, tissue culture friendly cultivar Golden Promise (GP) and tissue culture resistant DWRB91(D91) were selected as contrasting cultivars to investigate the molecular basis of regeneration efficiency. Multiomics studies involving transcriptomics, proteomics, metabolomics, and biochemical analysis were performed using GP and D91 callus to unravel the regulatory mechanisms. Transcriptomics analysis revealed 1487 differentially expressed genes (DEGs), in which 795 DEGs were upregulated and 692 DEGs were downregulated in the GP-D91 transcriptome. Genes encoding proteins localized in chloroplast and involved in ROS generation were upregulated in the embryogenic calli of GP. Moreover, proteome analysis by LC-MSMS revealed 3062 protein groups and 16989 peptide groups, out of these 1586 protein groups were differentially expressed proteins (DEPs). Eventually, GC-MS based metabolomics analysis also revealed the higher activity of plastids and alterations in key metabolic processes such as sugar metabolism, fatty acid biosynthesis, and secondary metabolism. Higher accumulation of sugars, amino acids and metabolites corresponding to lignin biosynthesis were observed in GP as compared to D91. Highlights: Multi omics analysis revealed chloroplast play crucial role in providing in vitro regeneration capability in contrasting genotypes
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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 | 0,001 |
| 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 ».