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Enregistrement W4393409165 · doi:10.3390/plants13071011

Comparative Morpho-Physiological, Biochemical, and Gene Expressional Analyses Uncover Mechanisms of Waterlogging Tolerance in Two Soybean Introgression Lines

2024· article· en· W4393409165 sur OpenAlexaff
Ripa Akter Sharmin, Benjamin Karikari, Mashiur Rahman Bhuiyan, Keke Kong, Zheping Yu, Chunting Zhang, Tuanjie Zhao

Notice bibliographique

RevuePlants · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to water stress
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWaterlogging (archaeology)Superoxide dismutaseShootIntrogressionBiologyCatalaseAntioxidantHorticultureDry weightBotanyGeneBiochemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Waterlogging is one of the key abiotic factors that severely impedes the growth and productivity of soybeans on a global scale. To develop soybean cultivars that are tolerant to waterlogging, it is a prerequisite to unravel the mechanisms governing soybean responses to waterlogging. Hence, we explored the morphological, physiological, biochemical, and transcriptional changes in two contrasting soybean introgression lines, A192 (waterlogging tolerant, WT) and A186 (waterlogging sensitive, WS), under waterlogging. In comparison to the WT line, waterlogging drastically decreased the root length (RL), shoot length (ShL), root fresh weight (RFW), shoot fresh weight (ShFW), root dry weight (RDW), and shoot dry weight (ShDW) of the WS line. Similarly, waterlogging inhibited soybean plant growth by suppressing the plant’s photosynthetic capacity, enhancing oxidative damage from reactive oxygen species, and decreasing the chlorophyll content in the WS line but not in the WT line. To counteract the oxidative damage and lipid peroxidation, the WT line exhibited increased activity of antioxidant enzymes such as peroxidase (POD), superoxide dismutase (SOD), and catalase (CAT), as well as higher levels of proline content than the WS line. In addition, the expression of antioxidant enzyme genes (POD1, POD2, FeSOD, Cu/ZnSOD, CAT1, and CAT2) and ethylene-related genes (such as ACO1, ACO2, ACS1, and ACS2) were found to be up-regulated in WT line under waterlogging stress conditions. In contrast, these genes showed a down-regulation in their expression levels in the stressed WS line. The integration of morpho-physiological, biochemical, and gene expression analyses provide a comprehensive understanding of the responses of WT and WS lines to waterlogging conditions. These findings would be beneficial for the future development of soybean cultivars that can withstand waterlogging.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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