Identification of key gene networks controlling organic acid and sugar metabolism during star fruit (Averrhoa carambola) development
Notice bibliographique
Résumé
The sugar and organic acid content significantly impacts the flavor quality of star fruit, and it undergoes dynamic changes during development. However, the metabolic network and molecular mechanisms governing the formation of sugar and organic acid in star fruit remain unclear. In this study, 23 of 743 components were detected by metabonomic analysis. The highest metabolites contents were organic acids and derivatives. The highest sugar content in the fruit was fructose and glucose, followed by sucrose, which proved that A. carambola is a hexose accumulation type fruit. Genome identification preliminarily screened 141 genes related to glucose metabolism and 67 genes related to acid metabolism. A total of 7,881 unigenes were found in transcriptome data, 6,124 differentially expressed genes were screened, with more up-regulated than down-regulated genes. Transcriptome and metabolome association analysis screened seven core candidate genes related to glucose metabolism and 17 core genes highly related to organic acid pathway, and eight differentially expressed sugar and acid genes were selected for qRT-PCR verification. In addition, 29 bHLHs and eight bZIPs transcription factors were predicted in the glucose metabolism pathway, and 23 MYBs, nine C2H2s transcription factors and one GRAS transcription factor was predicted in the acid metabolism pathway, and transcription factors have both positive and negative regulatory effects on sugar and acid structure genes. This study increased our understanding of A. carambola fruit flavor and provided basic information for further exploring the ornamental and edible values of star fruit.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».