Shedding some light on cold acclimation, cold adaptation, and phenotypic plasticity
Notice bibliographique
Résumé
In the past, the role of light as an energy source was largely ignored in research focused on cold acclimation and freezing tolerance in plants. However, cold acclimation is an energy-requiring process. We summarize research illustrating that photoautrophs as diverse as cyanobacteria (Plectonema boryanum), green algae (Chlorella vulgaris, Dunaliella salina, Chlamydomonas raudensis), crop plants (Triticum aestivum L., Secale cereale L., Brassica napus L.), and conifers (Pinus banksiana) L.) tailor the structure and function of the photosynthetic apparatus to changes in temperature and irradiance to maintain cellular energy balance called photostasis. Modulation of either temperature or irradiance results in a similar imbalance in cellular energy that is sensed through changes in chloroplastic excitation pressure. Thus, concepts of photostasis and excitation pressure provide the context through which one can explain the congruence of phenotypic plasticity and photosynthetic performance associated with cold acclimation and photoacclimation. Photosynthetic organisms can sense changes in temperature and irradiance through modulation of the redox state of the photosynthetic electron transport chain, which, in turn, governs phenotype through the regulation of nuclear gene expression and chloroplast biogenesis. We suggest that elucidation of the molecular mechanism(s) by which excitation pressure regulates phenotypic plasticity and photosynthetic performance will be essential in addressing the challenge of maintaining or perhaps enhancing crop productivity under the suboptimal growth conditions predicted to occur as a consequence of climate change.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».