Nutri‐cereal tissue‐specific transcriptome atlas during development: Functional integration of gene expression to identify mineral uptake pathways in little millet (<i>Panicum sumatrense</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Little millet (Panicum sumatrense Roth ex Roem. & Schult.) is an essential minor millet of southeast Asia and Africa's temperate and subtropical regions. The plant is stress-tolerant, has a short life cycle, and has a mineral-rich nutritional profile associated with unique health benefits. We report the developmental gene expression atlas of little millet (genotype JK-8) from ten tissues representing different stages of its life cycle, starting from seed germination and vegetative growth to panicle maturation. The developmental transcriptome atlas led to the identification of 342 827 transcripts. The BUSCO analysis and comparison with the transcriptomes of related species confirm that this study presents high-quality, in-depth coverage of the little millet transcriptome. In addition, the eFP browser generated here has a user-friendly interface, allowing interactive visualizations of tissue-specific gene expression. Using these data, we identified transcripts, the orthologs of which in Arabidopsis and rice are involved in nutrient acquisition, transport, and response pathways. The comparative analysis of the expression levels of these transcripts holds great potential for enhancing the mineral content in crops, particularly zinc and iron, to address the issue of "hidden hunger" and to attain nutritional security, making it a valuable asset for translational research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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.
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 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 ».