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Enregistrement W1838668570 · doi:10.1093/jxb/erv459

ABSCISIC ACID-INSENSITIVE 4 negatively regulates flowering through directly promoting Arabidopsis<i>FLOWERING LOCUS C</i>transcription

2015· article· en· W1838668570 sur OpenAlexfundno aff
Kai Shu, Qian Chen, Yaorong Wu, Ruijun Liu, Huawei Zhang, Shengfu Wang, Sanyuan Tang, Wenyu Yang, Qi Xie

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Botany · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChinese Academy of SciencesChina Postdoctoral Science FoundationInstitute of GeneticsNational Natural Science Foundation of ChinaInstitute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of SciencesNational Science Foundation
Mots-clésAbscisic acidArabidopsisMutantBiologyTranscription (linguistics)Chromatin immunoprecipitationTranscription factorFlowering Locus CPhenotypeCell biologyGeneticsGenePromoterGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the life cycle of a plant, one of the major biological processes is the transition from the vegetative to the reproductive stage. In Arabidopsis, flowering time is precisely controlled by extensive environmental and internal cues. Gibberellins (GAs) promote flowering, while abscisic acid (ABA) is considered as a flowering suppressor. However, the detailed mechanism through which ABA inhibits the floral transition is poorly understood. Here, we report that ABSCISIC ACID-INSENSITIVE 4 (ABI4), a key component in the ABA signalling pathway, negatively regulates floral transition by directly promoting FLOWERING LOCUS C (FLC) transcription. The abi4 mutant showed the early flowering phenotype whereas ABI4-overexpressing (OE-ABI4) plants had delayed floral transition. Consistently, quantitative reverse transcription-PCR (qRT-PCR) assay revealed that the FLC transcription level was down-regulated in abi4, but up-regulated in OE-ABI4. The change in FT level was consistent with the pattern of FLC expression. Chromatin immunoprecipitation-qPCR (ChIP-qPCR), electrophoretic mobility shift assay (EMSA), and tobacco transient expression analysis showed that ABI4 promotes FLC expression by directly binding to its promoter. Genetic analysis demonstrated that OE-ABI4::flc-3 could not alter the flc-3 phenotype. OE-FLC::abi4 showed a markedly delayed flowering phenotype, which mimicked OE-FLC::WT, and suggested that ABI4 acts upstream of FLC in the same genetic pathway. Taken together, these findings suggest that ABA inhibits the floral transition by activating FLC transcription through ABI4.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations158
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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