RNA-Seq Dissects Incomplete Activation of Phytoalexin Biosynthesis by the Soybean Transcription Factors GmMYB29A2 and GmNAC42-1
Notice bibliographique
Résumé
Glyceollins, isoflavonoid-derived antimicrobial metabolites, are the major phytoalexins in soybean (Glycine max). They play essential roles in providing resistance to the soil-borne pathogen Phytophthora sojae and have unconventional anticancer and neuroprotective activities that render them desirable for pharmaceutical development. Our previous studies revealed that the transcription factors GmMYB29A2 and GmNAC42-1 have essential roles in activating glyceollin biosynthesis, yet each cannot activate the transcription of all biosynthesis genes in the absence of a pathogen elicitor treatment. Here, we report that co-overexpressing both transcription factors is also insufficient to activate glyceollin biosynthesis. To understand this insufficiency, we compared the transcriptome profiles of hairy roots overexpressing each transcription factor with glyceollin-synthesizing roots treated with wall glucan elicitor (WGE) from P. sojae. GmMYB29A2 upregulated most of the WGE-regulated genes that encode enzymatic steps spanning from primary metabolism to the last step of glyceollin biosynthesis. By contrast, GmNAC42-1 upregulated glyceollin biosynthesis genes only when overexpressed in the presence of WGE treatment. This is consistent with our recent discovery that, in the absence of WGE, GmNAC42-1 is bound by GmJAZ1 proteins that inhibit its transactivation activity. WGE, and not GmMYB29A2 or GmNAC42-1, upregulated the heat shock family gene GmHSF6-1, the homolog of Arabidopsis HSFB2a that directly activated the transcription of several glyceollin biosynthesis genes. Our results provide important insights into what biosynthesis genes will need to be upregulated to activate the entire glyceollin biosynthetic pathway.
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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 | 0,000 | 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)
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 ».