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Enregistrement W4406726337 · doi:10.1186/s12870-024-06032-1

Transcriptome analysis provides insights into the role of TLP16 in Musa acuminata Resistance to Fusarium oxysporum f. sp. cubense wilt

2025· article· en· W4406726337 sur OpenAlexaff
Yile Huo, Si-Wen Liu, H. C. Huang, Zaiyuan Li, Mudassar Ahmad, Mengxia Zhuo, Wenjuan Chen, Chunyu Li, Bo Liu, Yadong Li

Notice bibliographique

RevueBMC Plant Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBanana Cultivation and Research
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyFusarium oxysporum f.sp. cubenseFusarium wiltFusarium oxysporumMusa acuminataTranscriptomeResistance (ecology)BotanyBiotechnologyGeneAgronomyGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Thaumatin-like proteins (TLPs) are crucial pathogenesis-related proteins that significantly contribute to plant defense rection. Fusarium oxysporum f. sp. cubense (Foc) causes Fusarium wilt of bananas, a serious threat to global production. However, the role of TLPs in disease resistance remains unclear. RESULTS: This study identified 49 TLP genes in banana, predominantly localized in the extracellular space, and distributed across 11 chromosomes. The ancestor-descendant relationship was explained, six genes remained remarkably conserved across species could represent the ancestral genes of the TLP gene family. Promoter regions, transcriptome and qRT-PCR analysis suggested that MaTLP16 might be involved in disease resistance. Furthermore, transcriptional silencing of MaTLP16 resulted in more severe leaf damage compared to the control, indicating that MaTLP16 is an important Foc resistance-related gene. CONCLUSION: This study conducted a comprehensive genome-wide identification and systematic analysis of the TLP gene family in bananas. Our findings establish a foundation for further functional studies of MaTLP genes and highlight MaTLP16 as a strong candidate for use in breeding programs aimed at enhancing resistance to Musa diseases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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