Conjoint transcriptomic and proteogenomic analysis of quality formation in various <i>Porphyra dentata</i> harvests: Photosynthesis acts as a stressor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Porphyra dentata is widely cultivated for its rich nutritional value and superior palatability. However, its quality varies with harvest time and there is a lack of understanding of the molecular mechanism of quality differences. Photosynthesis is a key factor in human‐mediated plant development and quality formation and changes. To explore the quality impact of photosynthesis on P. dentata , we compared transcriptomic and proteogenomic data of the first and fifth harvests. Of the 53,580 genes detected in this study, 7073 were identified as differentally expressed genes by RNA‐seq, and 462 showed differential expression between genes and proteins in proteogenomics. The results show that quality differences between harvest periods were regulated by proteins and genes from the allophycocyanin, Lhca1, chloroplast processing enzyme, and phycocyanin families. Generated cell tissue passivated continuously, the blades gradually became thicker and darker and had an increased degree of lignification, decreased protein levels, increased carbohydrate levels, and decreased quality. Our results demonstrate the complementary power of transcriptomics and proteogenomics and provide a rich database for quality improvement or evolutionary function analysis of P. dentata .
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».