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Enregistrement W4403104267 · doi:10.1111/pce.15185

Integration of Mitoflash and Time‐Series Transcriptomics Facilitates Energy Dynamics Tracking and Substrate Supply Analysis of Floral Thermogenesis in Lotus

2024· article· en· W4403104267 sur OpenAlexaff
Miao Yu, Siqin Wang, Gailing Gu, Tian‐Le Shi, Jin Zhang, Yaping Jia, Qi Ma, Ilga Porth, Jian‐Feng Mao, Ruohan Wang

Notice bibliographique

RevuePlant Cell & Environment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant biochemistry and biosynthesis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermogenesisBiologyMitochondrionTranscriptomeMetabolismCell biologyBiochemistryGeneGene expressionAdipose tissue

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high biosynthetic and energetic demands of floral thermogenesis render thermogenic plants the ideal systems to characterize energy metabolism in plants, but real-time tracking of energy metabolism in plant cells remains challenging. In this study, a new method was developed for tracking the mitochondrial energy metabolism at the single mitochondria level by real-time imaging of mitochondrial superoxide production (i.e., mitoflash). Using this method, we observed the increased mitoflash frequencies in the receptacles of Nelumbo nucifera Gaertn. at the thermogenic stages. This increase, combined with the higher expression of antioxidant response-related genes identified through time-series transcriptomics at the same stages, shows us a new regulatory mechanism for plant redox balance. Furthermore, we found that the upregulation of respiratory metabolism-related genes during the thermogenic stages not only correlates with changes in mitoflash frequency but also underscores the critical roles of these pathways in ensuring adequate substrate supply for thermogenesis. Metabolite analysis revealed that sugars are likely one of the substrates for thermogenesis and may be transported over long distances by sugar transporters. Taken together, our findings demonstrate that mitoflash is a reliable tool for tracking energy metabolism in thermogenic plants and contributes to our understanding of the regulatory mechanisms underlying floral thermogenesis.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,513

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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