Transcriptome sequencing revealed the regulation of stem internode length associated with mechanical harvesting in three tea varieties
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Internode length of tea plant is one of the key traits affecting the mechanical harvesting effect, but there are relatively few reports on their molecular regulatory. Methods Transcriptome sequencing (RNA-seq) was performed on it in order to explain its molecular mechanism. GO, KEGG enrichment and WGCNA were used to identify key genes, and their expression levels in three tea tree varieties were validated by qRT-PCR. Result In this study, we measured the internode lengths of the three varieties and found that their internode lengths were ‘ Feiyun ’ > ‘ Qiancha 1 ’ > ‘ Longjing 43 ’. 10,518 differentially expressed genes were identified through transcriptome sequencing and analysis. GO and KEGG enrichment showed that these differentially expressed genes were mainly enriched in plant hormone signal transduction and DNA-binding transcription factor activity pathways. WGCNA analysis identified two modules significantly correlated with internode length. Combining enrichment analysis with WGCNA results, 28 candidate genes associated with internode length were identified. In addition, it was found that the expression levels of DELLA and GA3ox were highly expressed in ‘ Longjing 43 ’, while GA2ox , WRKY , and ERF were highly expressed in ‘ Feiyun ’, showing significant positive and negative correlations with internode length, respectively. Discussion Our results provide candidate genes for studying the molecular mechanism of stem elongation, and provide a theoretical basis for selection machine harvested tea varieties and improvement of mechanical harvesting efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».