Genome-wide identification of late embryogenesis abundant protein family and their key regulatory network in <i>Pinus tabuliformis</i> cold acclimation
Notice bibliographique
Résumé
Cold acclimation is a crucial biological process that enables conifers to overwinter safely. The late embryogenesis abundant (LEA) protein family plays a pivotal role in enhancing freezing tolerance during this process. Despite its importance, the identification, molecular functions and regulatory networks of the LEA protein family have not been extensively studied in conifers or gymnosperms. Pinus tabuliformis, a conifer with high ecological and economic values and with high-quality genome sequence, is an ideal candidate for such studies. Here, a total of 104 LEA genes were identified from P. tabuliformis, and we renamed them according to their subfamily group: PtLEA1-PtLEA92 (group LEA1-LEA6), PtSMP1-PtSMP6 (group seed maturation protein) and PtDHN1-PtDHN6 (group Dehydrin). While the sequence structure of P. tabuliformis LEA genes are conserved, their physicochemical properties exhibit unique characteristics within different subfamily groupings. Notably, the abundance of low-temperature responsive elements in PtLEA genes was observed. Using annual rhythm and temperature gradient transcriptome data, PtLEA22 was identified as a key gene that responds to low-temperature induction while conforming to the annual cycle of cold acclimation. Overexpression of PtLEA22 enhanced Arabidopsis freezing tolerance. Furthermore, several transcription factors potentially co-expressed with PtLEA22 were validated using yeast one-hybrid and dual-luciferase assays, revealing that PtDREB1 could directly bind PtLEA22 promoter to positively regulate its expression. These findings reveal the genome-wide characterization of P. tabuliformis LEA genes and their importance in the cold acclimation, while providing a theoretical basis for studying the molecular mechanisms of cold acclimation in conifers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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.
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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 ».