Identification of full-length genes involved in the biosynthesis of β-caryophyllene and lupeol from the leaf transcriptome of <i>Ayapana triplinervis</i>
Notice bibliographique
Résumé
β-Caryophyllene possesses potential anticancer properties against various cancers, including breast, colon, and lung cancer. Therefore, the essential oil of Ayapana triplinervis, which is rich in β-caryophyllene, can be a potential herbal remedy for treating cancer. However, molecular and genomic studies on A. triplinervis are still sparse . In this study, we obtained 14.7 Gb of RNA-Seq data from A. triplinervis leaf RNA and assembled 137 554 transcripts with an N50 value of 1437 bp. We annotated 72 436 (52.7%) transcripts and mapped 10 640 transcripts to 156 biochemical pathways. Among them, 218 were related to terpenoid backbone biosynthesis, while 27 were linked to sesquiterpenoid and triterpenoid pathways. Ninety-four transcripts were annotated in the β-caryophyllene and lupeol pathways. From these transcripts, for the first time, we identified 25 full-length genes encoding all the 17 enzymes involved in β-caryophyllene biosynthesis and an additional five genes involved in lupeol biosynthesis. These genes will be useful for the metabolic engineering of β-caryophyllene and lupeol biosynthesis, not just in A. triplinervis but also in other 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».