Cold Acclimation and Freezing Tolerance in Plants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The capacity to survive winter conditions varies greatly in the plant kingdom. Cold acclimation is the process leading to the development of freezing tolerance in plants. It is a complex multigenic process that requires a programmed and integrated genetic capacity to activate the appropriate mechanisms needed to withstand harsh winter conditions. Hardy plants have evolved complex mechanisms to tightly regulate gene expression, including events at the transcriptional and post‐transcriptional levels. Hundreds of cold‐induced genes encoding structural and regulatory proteins have been identified. These proteins have been found in many species, but in most cases, they had been first identified in model species. Most of the studies in the field are still performed with the model dicotyledonous plant Arabidopsis , but Brachypodium distachyon is emerging as a model for monocotyledonous species. Key Concepts: Plants must possess the genetic makeup to develop tolerance to harsh winter conditions. Low temperature induces the expression of many genes in plants. The C‐repeat binding factor (CBF) pathway is still the only identified pathway that regulates gene expression at low temperature. The existence of the CBF components in a species does not ensure the capacity to cold acclimate. Although microRNAs associated with cold response have been discovered, few have been assigned to specific physiological events in the cold acclimation process. Few links between the regulation of cold stress response and chromatin dynamics have been identified in plants thus far. Brachypodium distachyon is a potential model for the study of cold acclimation.
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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) | 0,001 | 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 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 ».