Multi-omics analysis reveals the physiological and molecular response to cold stress in different spring wheat cultivars at the booting stage
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cold stress at the booting stage can seriously affect wheat growth, development and yield. Methods: Therefore, this study employed integrated physiological, transcriptomic, proteomic and metabolomic approaches to examine the response of two wheat cultivars, Chuanmai 104 (CM104, cold-tolerant) and Chuanmai 42 (CM42, cold-sensitive), to cold stress at the booting stage. Results: The viability of pollen in CM104 was less affected by low-temperature stress compared to CM42, ensuring a higher seed-setting rate in CM104. The young spike of CM104 also synthesized more osmoregulatory substances, endogenous hormones and higher antioxidant enzyme activities under the cold treatment compared to CM42. Transcriptome analysis identified 7,362 and 5,328 differentially expressed genes (DEGs) between control and cold-treated CM104 and CM42 spike samples, respectively. More DEGs, such as transcription factors, late embryogenesis abundant protein and hormone signalling transduction involved in the key regulatory pathways associated with cold tolerance were expressed in CM104. Proteomic and metabolomic analyses identified 173 differentially expressed proteins and 180 differentially accumulated metabolites between control and cold-treated CM104 spike samples, with some thought to enhance the cold acclimation of the variety. Integrative multi-omics analysis highlighted the critical roles of starch and sucrose, and glycerophospholipid metabolism in response to cold stress in CM104. Discussion: This study uncovered the physiological changes, gene, protein and metabolite pathways involved in maintaining the osmotic balance and mitigating low-temperature stress in wheat spikes, and could serve as a crucial reference for selecting and breeding low-temperature tolerant wheat varieties.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».