Spatiotemporal transcriptomics and metabolic profiling provide insights into gene regulatory networks during lentil seed development
Notice bibliographique
Résumé
Lentil (Lens culinaris Medik.) is a nutritious legume with seeds rich in protein, minerals and an array of diverse specialized metabolites. The formation of a seed requires regulation and tight coordination of developmental programs to form the embryo, endosperm and seed coat compartments, which determines the structure and composition of mature seed and thus its end-use quality. Understanding the molecular and cellular events and metabolic processes of seed development is essential for improving lentil yield and seed nutritional value. However, such information remains largely unknown, especially at the seed compartment level. In this study, we generated high-resolution spatiotemporal gene expression profiles in lentil embryo, seed coat and whole seeds from fertilization through maturation. Apart from anatomic differences between the embryo and seed coat, comparative transcriptomics and weighted gene co-expression network analysis revealed embryo- and seed coat-specific genes and gene modules predominant in specific tissues and stages, which highlights distinct genetic programming. Furthermore, we investigated the dynamic profiles of flavonoid, isoflavone, phytic acid and saponin in seed compartments across seed development. Coupled with transcriptome data, we identified sets of candidate genes involved in the biosynthesis of these metabolites. The global view of the transcriptional and metabolic changes of lentil seed tissues throughout development provides a valuable resource for dissecting the genetic control of secondary metabolism and development of molecular tools for improving seed nutritional quality.
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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 | 0,001 | 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 ».