Transcriptomic analysis of wound-healing in Solanum tuberosum (potato) tubers: Evidence for a stepwise induction of suberin-associated genes
Notice bibliographique
Résumé
Suberin deposition involves both phenolic and aliphatic polymer biosynthesis and deposition in the same tissue. Therefore, any consideration of exploiting suberin for crop enhancement (e.g., enhanced storage, soil borne disease resistance) requires knowledge of both phenolic and aliphatic component biosynthesis and their coordinated, temporal deposition. In the present study, we use a wound-healing potato tuber system to explore global transcriptome changes during the early stages of wound-healing. Wounding leads to initial and substantial transcriptional changes that follow distinctive temporal patterns - primary metabolic pathways were already functional, or up-regulated immediately, and maintained at levels that would allow for precursor carbon skeletons and energy to feed into downstream metabolic processes. Genes involved in pathways for phenolic production (i.e., the shikimate pathway and phenylpropanoid metabolism) were up-regulated early while those involved in aliphatic suberin production (i.e., fatty acid biosynthesis and modification) were transcribed later into the time course. The pattern of accumulation of genes associated with ABA biosynthesis and degradation steps support a role for ABA in regulating aliphatic suberin production. Evaluation of putative Casparian strip membrane-like genes pinpointed wound-responsive candidates that may mediate the suberin deposition process.
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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 | 0,001 |
| 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 ».