Decoding nitrogen uptake efficiency in maize and sorghum: insights from comparative gene regulatory networks
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen (N) is an essential macronutrient for plant growth and yield, yet optimizing nitrogen use efficiency remains a challenge in agriculture. To better understand the regulatory basis of plant responses to N availability, we constructed a maize-specific nitrogen uptake efficiency gene regulatory network (mNUEGRN) comprising 1625 protein-DNA interactions (PDI) between 70 promoters and 301 transcription factors using enhanced yeast one-hybrid assays. We also projected a sorghum NUE GRN (spNUEGRN) based on maize orthologs and analyzed N-responsive subnetworks in both species using transcriptome profiling under N stress of early deprivation and recovery. Cross-species comparison with an existing Arabidopsis GRN revealed about 18% conserved interaction, corresponding to 11% of the mNUEGRN, particularly within the nitrate assimilation pathways. Notably, bZIP18 and bZIP30 emerged as central regulators in mNUEGRN, forming highly connected feed-forward loops (FFLs). From our time series data, we identified 19 236 and 23 864 differentially expressed genes in maize and sorghum, respectively. Gini correlation analysis uncovered 764 and 638 FFLs in mNUEGRN and spNUEGRN, respectively, of which 22 FFLs in maize and 35 in sorghum were identified in both leaf and root for each species. These FFLs may represent candidate regulatory motifs that contribute to modulating transcriptional responses under fluctuating N conditions, but their potential roles require further investigation. Together, our findings reveal evolutionarily conserved and species-specific regulatory strategies that mediate early N responsiveness, offering a foundation for engineering crops with improved NUE.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».