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Enregistrement W2016907261 · doi:10.3390/plants3040513

Glycoside Hydrolase Activities in Cell Walls of Sclerenchyma Cells in the Inflorescence Stems of Arabidopsis thaliana Visualized in Situ

2014· article· en· W2016907261 sur OpenAlexaff
Alicja Banasiak, Farid M. Ibatullin, Harry Brumer, Ewa J. Mellerowicz

Notice bibliographique

RevuePlants · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePolysaccharides and Plant Cell Walls
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSvenska Forskningsrådet FormasVINNOVAEuropean Cooperation in Science and Technology
Mots-clésMiddle lamellaInflorescenceArabidopsis thalianaArabidopsisCell wallGlycoside hydrolaseGlycosideBiologyFunction (biology)BiochemistryChemistryBotanyEnzymeCell biologyMutantGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Techniques for in situ localization of gene products provide indispensable information for understanding biological function. In the case of enzymes, biological function is directly related to activity, and therefore, knowledge of activity patterns is central to understanding the molecular controls of plant development. We have previously developed a novel type of fluorogenic substrate for revealing glycoside hydrolase activity in planta, based on resorufin β-glycosides Here, we explore a wider range of such substrates to visualize glycoside hydrolase activities in Arabidopsis inflorescence stems in real time, especially highlighting distinct distribution patterns of these activities in the secondary cell walls of sclerenchyma cells. The results demonstrate that β-1,4-glucosidase, β-1,4-glucanase and β-1,4-galactosidase activities accompany secondary wall deposition. In contrast, xyloglucanase activity follows a different pattern, with the highest signal observed in mature cells, concentrated in the middle lamella. These data further the understanding of the process of cell wall deposition and function in sclerenchymatic tissues of plants.

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)0,001
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 enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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