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Enregistrement W4417526684 · doi:10.1016/j.plgene.2025.100567

DNA methylation analysis of Jack pine (Pinus banksiana) under nickel stress reveals a highly targeted epigenetic response

2025· article· en· W4417526684 sur OpenAlexafffund
Alistar Moy, K. K. Nkongolo

Notice bibliographique

RevuePlant Gene · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDNA methylationEpigeneticsMethylationDifferentially methylated regionsGeneBisulfite sequencingMethylated DNA immunoprecipitationCpG site

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plants use DNA methylation to quickly adjust gene activity in response to environmental stressors helping them adapt and survive. Conifers have large genomes and unique metal responses, making conifer DNA methylation research highly compelling. This study evaluated how excess nickel exposure affects methylation patterns and identified differentially methylated regions (DMRs) in Pinus banksiana . Reduced representation bisulfite sequencing (RRBS) was used to assess global methylation changes in nickel-treated seedlings. Nickel sulfate minimally affected overall global methylation; however, it induced significant levels of methylation within specific, localized regions of the genome. The increase in global CG methylation was largely due to hypermethylated DMRs that had methylation levels exceeding 80 %. The observed global hypermethylation was localized predominantly to constitutively hypermethylated regions. A total of 1173 DMRs were found to be hypermethylated, while 239 were hypomethylated. Notably, 97 % of these DMRs were intergenic and displayed high levels of CG methylation, leading to the suggestion that they may be located within transposable elements (TEs). All gene-annotated Differentially Methylated Regions (DMRs) spanned two distinct areas of the gene body, potentially suggesting a strong bias toward gene upregulation. DMR-covered genes, associated with stress mitigation, encode proteins including DEAD-box ATP-dependent RNA helicase, calcium/calmodulin-dependent protein kinase, and UDP-glycosyltransferase. Methylation analyses reveal epigenetic changes that can help discover how P. banksiana resist nickel and adapt long-term to contamination. For this study, RRBS was a suitable compromise because it allowed for precise analysis of specific, relevant regions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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