Integrating <scp>ATAC</scp> ‐Seq and Pan‐Genomics Identifies Stress‐Memory <i>AP2/ERF</i> Hubs in Foxtail Millet
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Foxtail millet ( Setaria italica ), a key cereal crop, has developed robust mechanisms to adapt to drought conditions. Investigating genes associated with drought memory is crucial for improving the plant's resilience against recurring drought events. Our study leveraged ATAC‐seq and RNA‐seq to reveal significant changes in chromatin accessibility and gene expression in response to secondary drought stress. The AP2/ERF transcription factor motifs were the most enriched within different chromatin regions in both leaf and root tissues. Transcriptome analysis identified 80 significantly upregulated AP2/ERF genes in foxtail millet. Pan‐genome analysis of 111 accessions revealed 16,778 AP2/ERF genes, categorized into 17 groups, highlighting gene number variations across populations. Codon usage analysis showed biased preferences across groups and populations. Natural selection studies indicated that most AP2/ERF genes are under strong purifying selection (Ka/Ks < 1), while dispensable genes exhibit greater evolutionary flexibility. Collinearity analysis has validated the conservation of 107 AP2/ERF genes across four Poaceae species, underscoring their ancient and critical functions in drought response. Of particular interest, 57 of these conserved genes were significantly upregulated in the leaves or roots under secondary drought stress, with SiERF‐51 showing the highest expression levels in both tissues, a finding verified by qRT‐PCR analysis. This study not only demonstrated the pivotal role of the AP2/ERF superfamily in drought memory but also provides a wealth of genetic resources for further investigations into the molecular mechanisms of drought adaptation in foxtail millet.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».