Multi-omics analysis reveals tissue-specific biosynthesis and accumulation of diterpene alkaloids in Aconitum japonicum
Notice bibliographique
Résumé
Aconitum japonicum, native to the mountainous regions of Japan, is a toxic perennial plant widely recognized for its therapeutic potential. Despite its pharmacological importance, the complete biosynthetic pathway of diterpene alkaloids, bioactive compounds with significant pharmaceutical implications and derived from Aconitum species, remains elusive. In this study, leveraging high-throughput metabolome and transcriptome analyses, we conducted a comprehensive investigation using four tissues of A. japonicum, including leaf, mother root, daughter root, and rootlet. By integrating these multi-omics datasets, we achieved a holistic insight into the gene expression patterns and metabolite profiles intricately linked with diterpene alkaloid biosynthesis. Our findings unveil potential regulatory networks and pinpoint key candidate genes pivotal in diterpene alkaloid synthesis. Through comparative analyses across tissues, we delineate tissue-specific variations in gene expression and metabolite accumulation, shedding light on the spatial regulation of these biosynthetic pathways within the plant. Furthermore, this study contributes to a deeper understanding of the molecular mechanisms dictating the production of diterpene alkaloids in A. japonicum. Besides advancing our knowledge of plant secondary metabolism in A. japonicum, this study also provides a high-quality multi-omics resource for future studies aimed at functionally characterizing the target genes involved in different metabolic processes.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».