Molecular locks and keys: the role of small molecules in phytohormone research
Notice bibliographique
Résumé
Plant adaptation, growth and development rely on the integration of many environmental and endogenous signals that collectively determine the overall plant phenotypic plasticity. Plant signaling molecules, also known as phytohormones, are fundamental to this process. These molecules act at low concentrations and regulate multiple aspects of plant fitness and development via complex signaling networks. By its nature, phytohormone research lies at the interface between chemistry and biology. Classically, the scientific community has always used synthetic phytohormones and analogs to study hormone functions and responses. However, recent advances in synthetic and combinational chemistry, have allowed a new field, plant chemical biology, to emerge and this has provided a powerful tool with which to study phytohormone function. Plant chemical biology is helping to address some of the most enduring questions in phytohormone research such as: Are there still undiscovered plant hormones? How can we identify novel signaling molecules? How can plants activate specific hormone responses in a tissue-specific manner? How can we modulate hormone responses in one developmental context without inducing detrimental effects on other processes? The chemical genomics approaches rely on the identification of small molecules modulating different biological processes and have recently identified active forms of plant hormones and molecules regulating many aspects of hormone synthesis, transport and response. We envision that the field of chemical genomics will continue to provide novel molecules able to elucidate specific aspects of hormone-mediated mechanisms. In addition, compounds blocking specific responses could uncover how complex biological responses are regulated. As we gain information about such compounds we can design small alterations to the chemical structure to further alter specificity, enhance affinity or modulate the activity of these compounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».