Molecular Mechanisms and Crosstalk Signaling in Soybean’s Response to Water Deficit and Excess: Implications for Stress Resilience and Productivity
Notice bibliographique
Résumé
Soybean plays a crucial role in global food security and the economy, but its yield is often limited by water deficit (WD) and water excess (WE). Understanding the molecular mechanisms that regulate responses to these stresses is essential to improve crop resilience. In this study, we analyzed nine ABA-induced genes involved in WD and WE signaling using transcriptome libraries, RT-qPCR, gas exchange analysis, and root morphology. A total of 4412 and 2597 genes were differentially expressed under WE and WD, respectively. The response to exogenous ABA varied between conditions, reflecting stress-specific adaptations. Among 10 genes exclusively expressed under WE, only ERF1 and Peroxydase showed increased transcript levels after ABA treatment, being similarly regulated under both WD and WE. These results reveal distinct molecular and physiological responses to ABA depending on water status, highlighting potential targets for genetic improvement. The identified genes provide insights into ABA-mediated regulation of soybean stress tolerance and represent promising candidates for breeding strategies aimed at enhancing resilience to water-related stresses. Ultimately, this study contributes to a deeper understanding of soybean adaptation mechanisms, supporting sustainable crop management and productivity under challenging environmental conditions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».