Diurnal dynamics of different circadian transcription modules in Chinese pine needles and roots during dormancy induction
Notice bibliographique
Résumé
Winter dormancy ensures that trees in temperate zones respond appropriately to environmental variations, thereby enhancing their adaptability and resilience. In the northern hemisphere, the dormancy of conifers is induced by short-day and cold temperature. Previous studies have revealed that TFL2 is a key regulator involved in conifers' bud set and growth cessation during the dormancy-induced phase. Based on the annual expression profile analysis of PtTFL2 in Chinese pine (Pinus tabuliformis Carr.), we identified key time nodes for dormancy initiation in autumn. To provide insight of the diurnal transcriptome dynamic in needles and roots during dormancy introduction, RNA-seq was performed at 12 consecutive time points in 24 h under natural environment in P. tabuliformis. Interestingly, we found that both needles and roots have rhythmic oscillatory genes, even though the roots could not receive light signals directly. We applied weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) to integrate differentially expressed genes between needles and roots at different time points into highly correlated gene modules. Although the two modules are subject to different transcriptional controls during dormancy, both contain 35 identical transcriptional regulators. Some transcriptional factors with functional similarities and synergistic effects were found to play a role in the regulatory pathway, which provided some data support for mining gene functions and analyzing related regulatory pathways. Our results provide new insights into the molecular regulatory mechanisms involved in pine dormancy.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».