The SnRK2-APC/CTE regulatory module mediates the antagonistic action of gibberellic acid and abscisic acid pathways
Notice bibliographique
Résumé
Abscisic acid (ABA) and gibberellic acid (GA) antagonistically regulate many developmental processes and responses to biotic or abiotic stresses in higher plants. However, the molecular mechanism underlying this antagonism is still poorly understood. Here, we show that loss-of-function mutation in rice Tiller Enhancer (TE), an activator of the APC/C(TE) complex, causes hypersensitivity and hyposensitivity to ABA and GA, respectively. We find that TE physically interacts with ABA receptor OsPYL/RCARs and promotes their degradation by the proteasome. Genetic analysis also shows OsPYL/RCARs act downstream of TE in mediating ABA responses. Conversely, ABA inhibits APC/C(TE) activity by phosphorylating TE through activating the SNF1-related protein kinases (SnRK2s), which may interrupt the interaction between TE and OsPYL/RCARs and subsequently stabilize OsPYL/RCARs. In contrast, GA can reduce the level of SnRK2s and may promote APC/C(TE)-mediated degradation of OsPYL/RCARs. Thus, we propose that the SnRK2-APC/C(TE) regulatory module represents a regulatory hub underlying the antagonistic action of GA and ABA in plants.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».