Effects of Myo-Inositol on NaCl Stress in Tamarix ramosissima: Insights from Transcriptomics and Metabolomics
Notice bibliographique
Résumé
NaCl stress adversely affects plant growth. Tamarix ramosissima Ledeb (T. ramosissima), a halophyte, thrives in saline-alkali areas. Myo-inositol, a lipid-soluble compound, is crucial for stress response, but its role in mitigating NaCl damage remains underexplored. We analyzed transcriptome sequencing and metabolites in T. ramosissima roots under NaCl stress at various intervals (0 h, 48 h, and 168 h). We identified ten Myo-inositol oxygenase-related genes. Nine of these genes, linked to metabolic pathways involving Myo-inositol, showed differential expression. Myo-inositol accumulation increased over time, suggesting its role as an osmotic regulator and reactive oxygen species (ROS) scavenger. This accumulation likely shields T. ramosissima from NaCl-induced osmotic and oxidative damage. Notably, Unigene0002140 and Unigene0095980, associated with Myo-inositol oxygenase, appear to regulate Myo-inositol accumulation and correlate significantly with its levels. We hypothesize they are key genes in controlling Myo-inositol levels, warranting further study. This research illuminates the role of Myo-inositol oxygenase-related genes in T. ramosissima roots combating NaCl stress, offering insights for selecting salt-tolerant tree species.
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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) | 0,001 | 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 ».