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Enregistrement W4386030257 · doi:10.3390/f14081686

Effects of Myo-Inositol on NaCl Stress in Tamarix ramosissima: Insights from Transcriptomics and Metabolomics

2023· article· en· W4386030257 sur OpenAlexaff
Haijia Li, Yunlong Fan, Huanchao Zhang, Yahui Chen

Notice bibliographique

RevueForests · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInositolTranscriptomeBiologyReactive oxygen speciesOxidative stressBiochemistryHalophyteChemistryCell biologyGeneBotanyGene expressionSalinityEcologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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