The tree peony nuclear factor Y transcription factor <scp>PrNF‐YC2</scp> promotes seed oil accumulation
Notice bibliographique
Résumé
Seed oil not only provides energy for seed postgermination development but also provides essential nutrients and raw materials for human products. However, the transcriptional regulatory mechanism controlling seed oil accumulation remains largely unknown. Tree peony (Paeonia rockii) is an emerging woody oilseed crop in China that is known for its high-quality seed oil. Here, we revealed that a tree peony nuclear factor Y transcription factor, PrNF-YC2, is expressed predominantly in developing seeds and functions as an essential positive regulator of seed oil accumulation. PrNF-YC2 promoted oil accumulation in both transient ectopic overexpression Nicotiana benthamiana leaves and stable transgenic Arabidopsis thaliana seeds, globally upregulating the expression of genes involved in oil accumulation. In contrast, PrNF-YC2-silenced tree peony leaves using a virus-induced gene silencing system showed reduced oil content and expression of oil synthesis-related genes, including four master positive regulators contributing to oil accumulation, namely, LEAFY COTYLEDON1 (LEC1), ABSCISIC ACID INSENSITIVE3 (ABI3), FUSCA3 (FUS3), and WRINKLED1 (WRI1). We demonstrated that PrNF-YC2 directly activates PrLEC1 and PrABI3 alone and indirectly activates PrFUS3 and PrWRI1 by interacting with PrLEC1. Moreover, interaction with PrLEC1 also enhances the activation capacity of PrNF-YC2. The activation of these four master positive regulators by PrNF-YC2 triggered the upregulation of numerous oil synthesis-related genes, thus promoting oil accumulation. These findings provide new insights into the regulatory mechanism of seed oil accumulation and manipulation of PrNF-YC2 may be beneficial for enhancing oil yield in tree peony and other oilseed crops.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».