Integrative Transcriptomic and Metabolomic Analysis Reveals Regulatory Networks and Metabolite Dynamics in Gastrodia elata Flower Development
Notice bibliographique
Résumé
Flower development, a vital phase in the plant life cycle, involves intricate physiological and morphogenetic processes driven by dynamic molecular and metabolic processes. However, the specific molecular mechanisms and metabolite accumulation patterns during Gastrodia elata flower development remain largely unknown. This study utilized Illumina’s next-generation sequencing to analyze the G. elata flower transcriptome across three critical developmental stages, capturing gene expression changes, particularly those related to transcription factors that regulate flower formation and metabolite accumulation. FPKM analysis showed significant transcriptomic changes during G. elata flower development, while targeted metabolomics identified key metabolites with stage-specific variations via widely targeted metabolic profiling. Here, integrative transcriptome and metabolome analyses were performed to investigate floral genes and compounds in G. elata flowers at three different developmental stages. The differentially expressed genes (DEGs) and significant changes in metabolites (SCMs) involved in key biological pathways were identified. This approach aimed to identify functional genes or pathways jointly enriched in metabolites, thereby defining pathways linked to crucial biological phenotypes. By mapping DEGs and SCMs to KEGG pathways, the comprehensive network was constructed, uncovering functional relationships between gene expression and metabolite accumulation. This study proposes dynamic models of transcriptomic and metabolite changes, revealing key regulatory networks that govern G. elata flower development and potential applications.
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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) | 0,001 | 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 ».