Methyl Jasmonate Induces Genes Involved in Linalool Accumulation and Increases the Content of Phenolics in Two Iranian Coriander (Coriandrum sativum L.) Ecotypes
Notice bibliographique
Résumé
The medicinal herb coriander (Coriandrum sativum L.), with a high linalool (LIN) content, is widely recognized for its therapeutic benefits. As a novel report, the goals of this study were to determine how methyl jasmonate (MeJA) affects total phenolic content (TPC), LIN content, flavonoid content (TFC), and changes in gene expression involved in the linalool biosynthesis pathway (CsγTRPS and CsLINS). Our findings showed that, in comparison to the control samples, MeJA treatment substantially enhanced the TPC, LIN, and TFC content in both ecotypes. Additionally, for both Iranian coriander ecotypes, treatment-induced increases in CsγTRPS and CsLINS expression were connected to LIN accumulation in all treatments. A 24 h treatment with 150 µM MeJA substantially increased the LIN content in the Mashhad and Zanjan ecotypes, which was between 1.48 and 1.69 times greater than that in untreated plants, according to gas chromatography–mass spectrometry (GC-MS) analysis. Our findings demonstrated that MeJA significantly affects the accumulation of LIN, TPC, and TFC in Iranian C. sativum treated with MeJA, which is likely the consequence of gene activation from the monoterpene biosynthesis pathway. Our discoveries have improved the understanding of the molecular mechanisms behind LIN synthesis in coriander plants.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».