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Enregistrement W7164184760 · doi:10.5376/pgt.2025.16.0026

Genetic Regulation of Secondary Metabolism and Its Association with Pharmacological Traits in Honeysuckle (Lonicera japonica)

2025· article· W7164184760 sur OpenAlexvenueno aff
Yali Deng, Jie Huang, Minghui Zhao, 李妹芳

Notice bibliographique

RevuePlant Gene and Trait · 2025
Typearticle
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématique14-3-3 protein interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHoneysuckleTranscriptomeMetabolomicsSecondary metabolismTranscription factorMetabolic pathwayGeneKey (lock)Metabolome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study mainly introduces several important metabolic pathways such as phenolic acids, flavonoids, iridoids and volatile terpenoids, discusses some key structural genes in these pathways, summarizes the key influences played by several core transcription factors in regulating these metabolic networks, and analyzes genomic, transcriptomic and metabolomic data together. It was observed that the metabolic flow varies under different tissues, developmental stages, and environmental conditions. This further explained the accumulation mode of metabolites and their relationship with pharmacological effects. The application prospects of MAS, CRISPR/Cas gene editing, and synthetic biology in the quality improvement and targeted enhancement of active components of honeysuckle were also discussed. This study aims to establish a relatively complete “metabolism-gene-trait” association framework, providing a reference for the rapid breeding of honeysuckle and more accurate pharmacological prediction in the future.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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
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