MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2011824785 · doi:10.2135/cropsci2011.02.0060

Cold‐Induced Biochemical and Molecular Changes in Alfalfa Populations Selectively Improved for Freezing Tolerance

2011· article· en· W2011824785 sur OpenAlexaff
Yves Castonguay, Annick Bertrand, R. Michaud, Serge Laberge

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCold hardeningBiologyCold toleranceFreezing toleranceProlineArginineBotanyCultivarDrought toleranceHardening (computing)HorticultureAmino acidGeneGeneticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthetic populations obtained after successive cycles of recurrent selection for superior tolerance to freezing were used to probe the molecular bases of superior adaptation to cold in alfalfa ( Medicago sativa L.). The initial genetic backgrounds and populations derived from the cultivars Apica and Evolution were assessed for their freezing tolerance and cold‐induced molecular changes using plants acclimated to natural hardening conditions in an unheated greenhouse. Significant increase in freezing tolerance in response to recurrent selection was confirmed by the determination of the lethal temperature for 50% of the plants (LT 50 ). Improvement of freezing tolerance was associated with differences in cold‐induced molecular changes. Starch reserves in crowns progressively declined during fall hardening with a more extensive mobilization observed in advanced cycles of selection. Concentrations of cryoprotective sugars and of the amino acids proline, asparagine, and arginine increased during fall hardening and were significantly higher in recurrently selected populations than in the initial backgrounds. Transcript levels of two cold‐regulated (COR) genes, cas15 and GaS , were strongly up‐regulated during fall hardening and significantly increased in response to selection mostly in the Apica background. Our results provide evidence that recurrent selection for superior freezing tolerance in alfalfa induces marked changes in traits associated with the cold acclimation process.

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)0,000
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 enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations48
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCrop ScienceMême sujetPlant Stress Responses and ToleranceTravaux en français237 207