Integrating Transcriptome and Metabolome for Seed Quality Improvement in Common Bean
Notice bibliographique
Résumé
Common bean ( Phaseolus vulgaris L.) is a cornerstone protein and micronutrient source worldwide, yet improving its multifaceted seed quality traits has outpaced the capabilities of conventional breeding; to address this gap, we synthesize advances from integrating transcriptome and metabolome datasets for trait dissection. We first delineate nutritional attributes-protein, starch, and micronutrients-alongside anti-nutritional and functional metabolites such as tannins, phytates, polyphenols, and processing-related traits including cooking time, texture, flavor; we then review gene-expression dynamics during seed maturation, regulatory networks controlling nutrient deposition, and key transcription factors, in parallel with metabolomic profiles of primary and secondary metabolites and their environmental modulation; subsequently, we detail integrative strategies that correlate expression patterns with metabolite accumulation, employ network and pathway-level models, and nominate candidate biomarkers linked to quality; a comparative case study synthesizes landmark multi-omics investigations, highlighting recurrent pathways-cell-wall remodeling, amino-acid biosynthesis, phenylpropanoid metabolism-while distilling methodological lessons on sampling windows, normalization and batch control, and integration models that bolster interpretability; finally, we examine technical hurdles in data variability and metabolite identification, biological complexities from genotype × environment interactions, and opportunities for machine learning-driven predictive modeling. In summary, integrative omics has matured into a practical toolkit for prioritizing biomarkers and causal pathways that can accelerate marker-assisted and genomic selection; we anticipate near-term translation of multi-omics signals into breeding pipelines via robust, ML-enabled prediction and decision support, and a shift toward pan-omics and precision breeding to sustainably elevate common-bean seed quality under diverse environments.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».