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Enregistrement W4413908148 · doi:10.1186/s12864-025-11983-2

Transcriptome dynamics and allele-specific regulation underlie wheat heterosis at the anthesis and grain-filling stages

2025· article· en· W4413908148 sur OpenAlexaff
Xiaojun Wu, Xiangdong Chen, Ren Wang, Xigui Hu, Yuquan Wang, Li Gan, Na Dong, Tiezhu Hu, Zhengang Ru

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Mapping and Diversity in Plants and Animals
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesHenan Provincial Science and Technology Research ProjectNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHeterosisBiologyAnthesisOverdominanceAlleleGeneticsTranscriptomeGeneRegulation of gene expressionGene expressionHybridBotanyCultivar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As wheat is a globally important staple crop, the molecular regulatory network underlying heterosis in wheat remains incompletely understood. The flag leaf is the primary source of photoassimilates during grain filling and plays a crucial role in yield formation. However, the genetic mechanisms linking flag leaf development to heterosis are still unclear. RESULTS: Transcriptomic analysis revealed dynamic transcriptional reprogramming during the anthesis to grain-filling transition, with a pronounced expression bias toward superior parental alleles in hybrids. Anthesis-stage non-additive dominance and grain-filling-stage additive enhancement synergistically orchestrated the temporal regulatory shift underlying heterosis. The dominant alleles from the superior parent accounted for more than 60% of the non-additive genes, and the superior parent bias in allele-specific expression ratios progressively increased during development. This highlighted the role of the superior parent as an allelic reservoir. Cis-regulatory variations primarily contributed to additive effects, whereas cis×trans interactions were the primary regulatory driver of positive overdominance. Notably, weighted co-expression network analysis identified HSP90.2-B as a putative heterosis-related gene, whose coordinated overexpression with AP2/ERF transcription factors provides valuable insights for elucidating the molecular basis of yield heterosis. CONCLUSIONS: This study establishes two complementary models to decode the molecular regulation of heterosis in wheat. The "dual-engine" model demonstrates stage-specific gene expression patterns: non-additive effects predominantly drive early growth vigor during the anthesis stage, whereas additive expression patterns stabilize grain development and yield-related traits at the grain-filling stage. The "two-phase regulatory shift" model captures the dynamic temporal progression of heterotic regulation, evolving from trans-regulation-driven plastic responses at the anthesis stage to cis-regulation-mediated homeostatic control at the grain-filling stage. Importantly, the preferential coupling between cis-regulation/additive and trans-regulation/non-additive expression provides molecular evidence supporting the complementary nature of the models. We further identified developmentally specific modules (the anthesis-stage Red module and grain-filling-stage Brown module) with their core regulatory networks through weighted gene co-expression network analysis. These findings preliminarily characterize the multi-layered cooperative networks regulating heterosis development, potentially offering valuable theoretical clues for deciphering the molecular mechanisms underlying wheat heterosis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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