Multi-omics integration reveals organ-specific biosynthesis of flavonoids and terpenoids in the medicinal plant Bidens alba
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Bidens alba is a traditional medicinal plant valued for its antioxidant, anti-inflammatory, and antimicrobial properties, largely attributed to flavonoids and terpenoids. However, the tissue-specific distribution and regulatory mechanisms of these metabolites remain poorly understood. Methods We employed a combined approach of reference-guided transcriptomics and widely targeted metabolomics to investigate the biosynthesis and accumulation of flavonoids and terpenoids in four tissues (flowers, leaves, stems, and roots) of B. alba . Results A total of 774 flavonoids and 311 terpenoids were identified. Flavonoids were enriched in aerial tissues, while certain sesquiterpenes and triterpenes accumulated in roots. Transcriptome profiling revealed tissue-specific expression of key biosynthetic genes, including CHS, F3H, FLS, HMGR, FPPS , and GGPPS , which corresponded with metabolite patterns. Several transcription factors, such as BpMYB1, BpMYB2 , and BpbHLH1 , were identified as candidates regulating flavonoid biosynthesis, with BpMYB2 and BpbHLH1 showing contrasting expression between flowers and leaves. For terpenoid biosynthesis, BpTPS1, BpTPS2 , and BpTPS3 were identified as putative regulators of enzymes including GPPS and DXR , with BpTPS2/3 highly expressed in flowers. Discussion These findings provide new insights into the transcriptional and metabolic basis of tissue-specific secondary metabolism in B. alba . The identified candidate genes and regulatory factors represent valuable targets for future functional validation and hold potential for medicinal development and molecular breeding of this 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».