Integrative transcriptome and metabolome evaluation of melanin biosynthesis in <i>Phyllostachys nigra</i> during low-temperature growth
Notice bibliographique
Résumé
Plant melanin is an organic molecule commonly used in medicine, food, and chemical industries. However, the molecular underpinnings of plant melanin's biosynthesis and its regulation are still unclear. Phyllostachys nigra is well known for its ornamental value because of its black culms. The black pigments enriched in the epidermis and cortex of P. nigra were identified to be melanin by analyses of its physical and chemical properties. Moreover, the biosynthesis of melanin was examined using comprehensive transcriptomic and metabolomic analyses in P. nigra when grown at low temperatures. Nontargeted metabolite profiling revealed that some indoles, including serotonin, 3-indoleacetic acid, and 1H-indole-3-acetamide, were significantly enriched in P. nigra when grown at low temperatures. Parallel transcriptomic analysis showed that a set of structural genes involved in serotonin biosynthesis was significantly upregulated by low temperatures. By integrating the transcriptome data and weighted gene co-expression network analysis, the essential transcription factors that putatively regulate the biosynthesis of serotonins were revealed. Among those, PnWRKY19-3 was functionally tested and shown to increase the serotonin content in transgenic rice by upregulating OsT5H under low temperature conditions. These findings suggest that PnWRKY19-3 may play a positive role in promoting melanin formation in the culms of P. nigra. According to the two functional genomic platforms, it appears that low temperature stimulates melanin formation in P. nigra by inducing the biosynthesis of indoles. Our research provides new insights into melanin biosynthesis in bamboo, which may be vital to other plant species.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».