Even though real-time PCR has been broadly applied in biomedical sciences, data processing procedures for the analysis of quantitative real-time PCR are still lacking; specifically in the realm of appropriate statistical treatment. Confidence interval and statistical significance considerations are not explicit in many of the current data analysis approaches. Based on the standard curve method and other useful data analysis methods, we present and compare four statistical approaches and models for the analysis of real-time PCR data.In the first approach, a multiple regression analysis model was developed to derive DeltaDeltaCt from estimation of interaction of gene and treatment effects. In the second approach, an ANCOVA (analysis of covariance) model was proposed, and the DeltaDeltaCt can be derived from analysis of effects of variables. The other two models involve calculation DeltaCt followed by a two group t-test and non-parametric analogous Wilcoxon test. SAS programs were developed for all four models and data output for analysis of a sample set are presented. In addition, a data quality control model was developed and implemented using SAS.Practical statistical solutions with SAS programs were developed for real-time PCR data and a sample dataset was analyzed with the SAS programs. The analysis using the various models and programs yielded similar results. Data quality control and analysis procedures presented here provide statistical elements for the estimation of the relative expression of genes using real-time PCR.

Summary Switchgrass ( Panicum virgatum L.) has been developed into a dedicated herbaceous bioenergy crop. Biomass yield is a major target trait for genetic improvement of switchgrass. microRNAs have emerged as a prominent class of gene regulatory factors that has the potential to improve complex traits such as biomass yield. A miR156b precursor was overexpressed in switchgrass. The effects of miR156 overexpression on SQUAMOSA PROMOTER BINDING PROTEIN LIKE (SPL) genes were revealed by microarray and quantitative RT‐PCR analyses. Morphological alterations, biomass yield, saccharification efficiency and forage digestibility of the transgenic plants were characterized. miR156 controls apical dominance and floral transition in switchgrass by suppressing its target SPL genes. Relatively low levels of miR156 overexpression were sufficient to increase biomass yield while producing plants with normal flowering time. Moderate levels of miR156 led to improved biomass but the plants were non‐flowering. These two groups of plants produced 58%–101% more biomass yield compared with the control. However, high miR156 levels resulted in severely stunted growth. The degree of morphological alterations of the transgenic switchgrass depends on miR156 level. Compared with floral transition, a lower miR156 level is required to disrupt apical dominance. The improvement in biomass yield was mainly because of the increase in tiller number. Targeted overexpression of miR156 also improved solubilized sugar yield and forage digestibility, and offered an effective approach for transgene containment.

• The major obstacle for bioenergy production from switchgrass biomass is the low saccharification efficiency caused by cell wall recalcitrance. Saccharification efficiency is negatively correlated with both lignin content and cell wall ester-linked p-coumarate: ferulate (p-CA : FA) ratio. In this study, we cloned and functionally characterized an R2R3-MYB transcription factor from switchgrass and evaluated its potential for developing lignocellulosic feedstocks. • The switchgrass PvMYB4 cDNAs were cloned and expressed in Escherichia coli, yeast, tobacco and switchgrass for functional characterization. Analyses included determination of phylogenetic relations, in situ hybridization, electrophoretic mobility shift assays to determine binding sites in target promoters, and protoplast transactivation assays to demonstrate domains active on target promoters. • PvMYB4 binds to the AC-I, AC-II and AC-III elements of monolignol pathway genes and down-regulates these genes in vivo. Ectopic overexpression of PvMYB4 in transgenic switchgrass resulted in reduced lignin content and ester-linked p-CA : FA ratio, reduced plant stature, increased tillering and an approx. threefold increase in sugar release efficiency from cell wall residues. • We describe an alternative strategy for reducing recalcitrance in switchgrass by manipulating the expression of a key transcription factor instead of a lignin biosynthetic gene. PvMYB4-OX transgenic switchgrass lines can be used as potential germplasm for improvement of lignocellulosic feedstocks and provide a platform for further understanding gene regulatory networks underlying switchgrass cell wall recalcitrance.

The evolutionary significance of introgression has been discussed for decades. Questions about potential impacts of transgene flow into wild and weedy populations brought renewed attention to the introgression of crop alleles into those populations. In the past two decades, the field has advanced with considerable descriptive, experimental, and theoretical activity on the dynamics of crop gene introgression and its consequences. As illustrated by five case studies employing an array of different approaches, introgression of crop alleles has occurred for a wide array of species, sometimes without significant consequence, but on occasion leading to the evolution of increased weediness. A new theoretical context has emerged for analyzing empirical data, identifying factors that influence introgression, and predicting introgression's progress. With emerging molecular techniques and analyses, research on crop allele introgression into wild and weedy populations is positioned to make contributions to both transgene risk assessment and reticulate evolution.

Unresolved questions about evolution of the large and diverse legume family include the timing of polyploidy (whole-genome duplication; WGDs) relative to the origin of the major lineages within the Fabaceae and to the origin of symbiotic nitrogen fixation. Previous work has established that a WGD affects most lineages in the Papilionoideae and occurred sometime after the divergence of the papilionoid and mimosoid clades, but the exact timing has been unknown. The history of WGD has also not been established for legume lineages outside the Papilionoideae. We investigated the presence and timing of WGDs in the legumes by querying thousands of phylogenetic trees constructed from transcriptome and genome data from 20 diverse legumes and 17 outgroup species. The timing of duplications in the gene trees indicates that the papilionoid WGD occurred in the common ancestor of all papilionoids. The earliest diverging lineages of the Papilionoideae include both nodulating taxa, such as the genistoids (e.g., lupin), dalbergioids (e.g., peanut), phaseoloids (e.g., beans), and galegoids (=Hologalegina, e.g., clovers), and clades with nonnodulating taxa including Xanthocercis and Cladrastis (evaluated in this study). We also found evidence for several independent WGDs near the base of other major legume lineages, including the Mimosoideae-Cassiinae-Caesalpinieae (MCC), Detarieae, and Cercideae clades. Nodulation is found in the MCC and papilionoid clades, both of which experienced ancestral WGDs. However, there are numerous nonnodulating lineages in both clades, making it unclear whether the phylogenetic distribution of nodulation is due to independent gains or a single origin followed by multiple losses.

The phytohormone auxin regulates nearly all aspects of plant growth and development. Based on the current model in Arabidopsis thaliana, Auxin/indole-3-acetic acid (Aux/IAA) proteins repress auxin-inducible genes by inhibiting auxin response transcription factors (ARFs). Experimental evidence suggests that heterodimerization between Aux/IAA and ARF proteins are related to their unique biological functions. The objective of this study was to generate the Aux/IAA-ARF protein-protein interaction map using full length sequences and locate the interacting protein pairs to specific gene co-expression networks in order to define tissue-specific responses of the Aux/IAA-ARF interactome. Pairwise interactions between 19 ARFs and 29 Aux/IAAs resulted in the identification of 213 specific interactions of which 79 interactions were previously unknown. The incorporation of co-expression profiles with protein-protein interaction data revealed a strong correlation of gene co-expression for 70% of the ARF-Aux/IAA interacting pairs in at least one tissue/organ, indicative of the biological significance of these interactions. Importantly, ARF4-8 and 19, which were found to interact with almost all Aux-Aux/IAA showed broad co-expression relationships with Aux/IAA genes, thus, formed the central hubs of the co-expression network. Our analyses provide new insights into the biological significance of ARF-Aux/IAA associations in the morphogenesis and development of various plant tissues and organs.

Plants and microbes communicate to collaborate to stop pests, scavenge nutrients, and react to environmental change. Microbiota consisting of thousands of species interact with each other and plants using a large chemical language that is interpreted by complex regulatory networks. In this work, we develop modular interkingdom communication channels, enabling bacteria to convey environmental stimuli to plants. We introduce a "sender device" in Pseudomonas putida and Klebsiella pneumoniae, that produces the small molecule p-coumaroyl-homoserine lactone (pC-HSL) when the output of a sensor or circuit turns on. This molecule triggers a "receiver device" in the plant to activate gene expression. We validate this system in Arabidopsis thaliana and Solanum tuberosum (potato) grown hydroponically and in soil, demonstrating its modularity by swapping bacteria that process different stimuli, including IPTG, aTc and arsenic. Programmable communication channels between bacteria and plants will enable microbial sentinels to transmit information to crops and provide the building blocks for designing artificial consortia.

The impact of water-deficit (WD) stress on plant metabolism has been predominantly studied at the whole tissue level. However, plant tissues are made of several distinct cell types with unique and differentiated functions, which limits whole tissue omics-based studies to determine only an averaged molecular signature arising from multiple cell types. Advancements in spatial omics technologies provide an opportunity to understand the molecular mechanisms underlying plant responses to WD stress at distinct cell-type levels. Here, we studied the spatiotemporal metabolic responses of two poplar leaf cell types -palisade and vascular cells- to WD stress using matrix-assisted laser desorption Ionization-mass spectrometry imaging (MALDI-MSI). We identified unique WD stress-mediated metabolic shifts in each leaf cell type when exposed to early and prolonged WD and recovery from stress. During stress, flavonoids and phenolic metabolites were exclusively accumulated in leaf palisade cells. However, vascular cells mainly accumulated sugars during stress and fatty acids during recovery conditions, highlighting a possibility of interconversion between sugars and fatty acids under stress and recovery conditions in vascular cells. By comparing our MALDI-MSI metabolic data with whole leaf tissue gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS)-based metabolic profile, we identified only a few metabolites that showed a similar accumulation trend at both cell-type and whole leaf tissue levels. Overall, this work highlights the potential of the MSI approach to complement the whole tissue-based metabolomics techniques and provides a novel spatiotemporal understanding of plant metabolic responses to WD stress. This will help engineer specific metabolic pathways at a cellular level in strategic perennial trees like poplars to help withstand future aberrations in environmental conditions and to increase bioenergy sustainability.