Flavonoid Metabolism in Tetrastigma hemsleyanum Diels et Gilg Based on Metabolome Analysis and Transcriptome Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Tetrastigma hemsleyanum Diels et Gilg, known as a “plant antibiotic”, possesses several attractive properties including anti-inflammatory, anti-tumor, and antioxidant effects, with its efficacy being attributed to flavonoids. However, the flavonoid biosynthesis of T. hemsleyanum has rarely been studied. In this study, we investigated the flavonoid metabolism of T. hemsleyanum through metabolome analysis and transcriptome sequencing. The metabolomic results showed differences in the flavonoids of the leaves and root tubers of T. hemsleyanum. A total of 22 flavonoids was detected, and the concentrations of most flavonoids in the leaves were higher than those in the root tubers. Transcriptome analysis revealed that differentially expressed genes (DEGs) in the leaves and root tubers were enriched in photosynthesis-antenna proteins. Pearson correlation analysis indicated that the expression levels of chalcone isomerase (CHI) and UDP-glycose flavonoid glycosyltransferase (UFGT) were highly correlated with the concentrations of most flavonoids. Further, this study found that the photosynthesis-antenna proteins essentially contributed to the difference in the flavonoids in T. hemsleyanum. The gene expressions and concentrations of the total flavonoids of leaves and root tubers in Hangzhou, Jinhua, Lishui, and Taizhou in Zhejiang Province, China, showed that CHI (CL6715.Contig1_All, Unigene19431_All, CL921.Contig4_All) and UFGT (CL11556.Contig3_All, CL11775.Contig1_All) were the potential key genes of accumulation of most flavonoids in T. hemsleyanum.
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 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 | 0,001 | 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 ».