DNA methylation analysis of Jack pine (Pinus banksiana) under nickel stress reveals a highly targeted epigenetic response
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».