Model for the regulation of <i>Arabidopsis thaliana</i> leaf margin development
Notice bibliographique
Résumé
Biological shapes are often produced by the iterative generation of repeated units. The mechanistic basis of such iteration is an area of intense investigation. Leaf development in the model plant Arabidopsis is one such example where the repeated generation of leaf margin protrusions, termed serrations, is a key feature of final shape. However, the regulatory logic underlying this process is unclear. Here, we use a combination of developmental genetics and computational modeling to show that serration development is the morphological read-out of a spatially distributed regulatory mechanism, which creates interspersed activity peaks of the growth-promoting hormone auxin and the cup-shaped cotyledon2 (CUC2) transcription factor. This mechanism operates at the growing leaf margin via a regulatory module consisting of two feedback loops working in concert. The first loop relates the transport of auxin to its own distribution, via polar membrane localization of the pinformed1 (PIN1) efflux transporter. This loop captures the potential of auxin to generate self-organizing patterns in diverse developmental contexts. In the second loop, CUC2 promotes the generation of PIN1-dependent auxin activity maxima while auxin represses CUC2 expression. This CUC2-dependent loop regulates activity of the conserved auxin efflux module in leaf margins to generate stable serration patterns. Conceptualizing leaf margin development via this mechanism also helps to explain how other developmental regulators influence leaf shape.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».