<scp>ABA</scp> inhibits entry into stomatal‐lineage development in <scp>A</scp>rabidopsis leaves
Notice bibliographique
Résumé
The number and density of stomata are controlled by endogenous and environmental factors. Despite recent advances in our understanding of stomatal development, mechanisms which prevent stomatal-lineage entry remain unclear. Here, we propose that abscisic acid (ABA), a phytohormone known to induce stomatal closure, limits initiation of stomatal development and induces enlargement of pavement cells in Arabidopsis cotyledons. An ABA-deficient aba2-2 mutant had an increased number/proportion of stomata within a smaller cotyledon, as well as reduced expansion of pavement cells. This tendency was reversed after ABA application or in an ABA over-accumulating cyp707a1cyp707a3 doublemutant. Our time course analysis revealed that aba2-2 shows prolonged formation of meristemoids and guard mother cells, both precursors of stoma. This finding is in accordance with prolonged gene expression of SPCH and MUTE, master regulators for stomatal formation, indicating that ABA acts upstream of these genes. Only aba2-2 mute, but not aba2-2 spch double mutant showed additive phenotypes and displayed inhibition of pavement cell enlargement with increased meristemoid number, indicating that ABA action on pavement cell expansion requires the presence of stomatal-lineage cells.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».