Yield increment and transcriptome response caused by blue light treatment in Hericium coralloides
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hericium coralloides is a traditional edible and medicinal mushroom. Light is a key factor in forming fruiting bodies of fungi; however, the effects of different light on the yield and morphogenesis of H. coralloides are still unknown. Therefore, the morphology, yield, and transcriptome of H. coralloides under blue, red, and white light conditions were investigated. RESULT: Fruiting bodies under blue light exhibited superior morphological traits, such as milky white color, larger size, elongated stalks, and higher spine count, leading to higher yields. Different light treatments led to dramatic transcriptome changes ranging from 10,827 differentially expressed genes (DEGs) induced by blue light in Blue-4d to 11,375 DEGs induced by red light in Red-4d and accounted for 64.56% to 67.81% of all expressed genes. This massive amount of light-responsive genes has never been reported in fungi. Gene Ontology analysis showed that light affected nearly all aspects of life in H. coralloides; suggesting that the influence of light on fungi may have been underestimated. Blue light-induced yield increment may be achieved by specifically upregulating the growth-related processes such as DNA replication, chromosomes, and cell division. CONCLUSIONS: This study offers preliminary insights into the potential role of blue light in modulating gene expression and yield stimulation in H. coralloides, potentially improving cultivation practice.
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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 ».