The SlWRKY42–SlMYC2 module synergistically enhances tomato saline–alkali tolerance by activating the jasmonic acid signaling and spermidine biosynthesis pathway
Notice bibliographique
Résumé
Tomato (Solanum lycopersicum) is an important crop but frequently experiences saline-alkali stress. Our previous studies have shown that exogenous spermidine (Spd) could significantly enhance the saline-alkali resistance of tomato seedlings, in which a high concentration of Spd and jasmonic acid (JA) exerted important roles. However, the mechanism of Spd and JA accumulation remains unclear. Herein, SlWRKY42, a Group II WRKY transcription factor, was identified in response to saline-alkali stress. Overexpression of SlWRKY42 improved tomato saline-alkali tolerance. Meanwhile, SlWRKY42 knockout mutants, exhibited an opposite phenotype. RNA-sequencing data also indicated that SlWRKY42 regulated the expression of genes involved in JA signaling and Spd synthesis under saline-alkali stress. SlWRKY42 is directly bound to the promoters of SlSPDS2 and SlNHX4 to promote Spd accumulation and ionic balance, respectively. SlWRKY42 interacted with SlMYC2. Importantly, SlMYC2 is also bound to the promoter of SlSPDS2 to promote Spd accumulation and positively regulated saline-alkali tolerance. Furthermore, the interaction of SlMYC2 with SlWRKY42 boosted SlWRKY42's transcriptional activity on SlSPDS2, ultimately enhancing the tomato's saline-alkali tolerance. Overall, our findings indicated that SlWRKY42 and SlMYC2 promoted saline-alkali tolerance by the Spd biosynthesis pathway. Thus, this provides new insight into the mechanisms of plant saline-alkali tolerance responses triggered by polyamines (PAs).
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».