Physiological and Metabolic Responses of Thellungiella salsuginea to Osmotic Stress
Notice bibliographique
Résumé
Abiotic stresses such as extreme temperatures, drought and high salinity severely compromise plant productivity, and have placed selective pressure for the acquisition of traits enabling plants to adjust to and recover from these unfavorable environmental conditions. Thellungiella salsuginea is a plant that is native to highly saline and semiarid environments and exhibits an exceptional ability to tolerate abiotic stress. In this thesis, I report on laboratory and field studies aimed at identifying traits that allow Thellungiella to tolerate harsh environmental conditions. It was found that Thellungiella accumulates organic solutes in response to abiotic stress. Transcript and metabolite profiling approaches were used to identify metabolic pathways important for the accumulation of compatible organic solutes in Thellungiella in response to sub-optimal environmental conditions. The relative abundance of transcripts encoding enzymes associated with the biosynthesis of compatible organic solutes such as proline or galactinol showed stress-responsive increases in cabinet-grown material and these metabolites were accumulated in salt or drought treated plants, respectively. However, proline and galactinol were found to be of low relative abundance in leaves of field plants. In contrast, several carbohydrates including sucrose, glucose, and fructose made a greater relative contribution to the field plant profiles suggesting that carbohydrates play an important role in plant abiotic stress tolerance during growth under field conditions. The identification of stress-specific metabolic changes can be used to identify important biochemical traits underlying environmental stress tolerance in Thellungiella. This information can be used to improve the tolerance of stress -sensitive crops (including a related crucifer species, canola) that are grown in areas where persistent droughts, saline soils and early or late frosts frequently occur.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».