Physiological implications of arginine metabolism in plants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen is a limiting resource for plant growth in most terrestrial habitats since large amounts of nitrogen are needed to synthesize nucleic acids and proteins. Among the 21 proteinogenic amino acids, arginine has the highest nitrogen to carbon ratio, which makes it especially suitable as a storage form of organic nitrogen. Synthesis in chloroplasts via ornithine is apparently the only operational pathway to provide arginine in plants, and the rate of arginine synthesis is tightly regulated by various feedback mechanisms in accordance with the overall nutritional status. While several steps of arginine biosynthesis still remain poorly characterized in plants, much wider attention has been paid to inter- and intracellular arginine transport as well as arginine-derived metabolites. A role of arginine as alternative source besides glutamate for proline biosynthesis is still discussed controversially and may be prevented by differential subcellular localization of enzymes. Apparently, arginine is a precursor for nitric oxide (NO), although the molecular mechanism of NO production from arginine remains unclear in higher plants. In contrast, conversion of arginine to polyamines is well documented, and in several plant species also ornithine can serve as a precursor for polyamines. Both NO and polyamines play crucial roles in regulating developmental processes as well as responses to biotic and abiotic stress. It is thus conceivable that arginine catabolism serves on the one hand to mobilize nitrogen storages, while on the other hand it may be used to fine-tune development and defense mechanisms against stress. This review summarizes the recent advances in our knowledge about arginine metabolism, with a special focus on the model plant Arabidopsis thaliana, and pinpoints still unresolved critical questions.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle