Transcriptomics of developing wild sunflower seeds from the extreme ends of a latitudinal gradient differing in seed oil composition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Seed oil composition, an important agronomic trait in cultivated sunflower, varies latitudinally across the native range of its wild progenitor. This pattern is thought to be driven by selection for a higher proportion of saturated fatty acids in southern populations compared with northern populations, likely due to the different temperatures experienced during seed germination. To investigate whether these differences in fatty acid composition between northern and southern populations correspond to transcriptional variation in the expression of genes involved in fatty acid metabolism, we sequenced RNA from developing seeds of sunflowers from Texas, USA, and Saskatchewan, Canada (the extreme ends of sunflower's latitudinal range) grown in a common garden. We found 4,741 genes to be differentially expressed between Texas and Canada, including several genes involved in lipid metabolism. Several differentially expressed lipid metabolism genes also colocalized with known oil quantitative trait loci (QTL). The genes producing stearoyl‐ACP‐desaturases ( SAD ) were of particular interest because of their known role in the conversion of fully saturated into unsaturated fatty acids. Two SAD genes were more highly expressed in seeds from Canadian populations, consistent with the observation of increased levels of unsaturated fatty acids in seeds from that region. We also constructed a gene co‐expression network to investigate regional variation in network modules. The results of this analysis revealed regional differentiation for eight of 12 modules but no clear relationship with oil biosynthesis. Overall, the differential expression of SAD genes offers a partial explanation for the observed differences in seed oil composition between Texas and Canada, while the expression patterns of other metabolic genes suggest complex regulation of fatty acid production and usage across latitudes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».