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Enregistrement W2042487449 · doi:10.1111/plb.12024

Photorespiratory compensation: a driver for biological diversity

2013· review· en· W2042487449 sur OpenAlexaff
Rowan F. Sage

Notice bibliographique

RevuePlant Biology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotorespirationBiologyRuBisCOPhotosynthesisChloroplastBotanyLimitingTerrestrial plantTranspirationBiophysicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviews how terrestrial plants reduce photorespiration and thus compensate for its inhibitory effects. As shown in the equation φ = (1/Sc/o )O/C, where φ is the ratio of oxygenation to carboxylation, Sc/o is the relative specificity of Rubisco, O is stromal O2 level and C is the stromal CO2 concentration, plants can reduce photorespiration by increasing Sc/o or C, or by reducing O. By far the most effective means of reducing φ is by concentrating CO2, as occurs in C4 and CAM plants, and to a lesser extent in plants using a glycine shuttle to concentrate CO2 into the bundle sheath. Trapping and refixation of photorespired CO2 by a sheath of chloroplasts around the mesophyll cell periphery in C3 plants also enhances C, particularly at low atmospheric CO2. O2 removal is not practical because high energy and protein investment is needed to have more than a negligible effect. Sc/o enhancement provides for modest reductions in φ, but at the potential cost of limiting the kcat of Rubisco. An effective means of decreasing φ and enhancing carbon gain is to lower leaf temperature by reducing absorbance of solar radiation, or where water is abundant, opening stomata. By using a combination of mechanisms, C3 plants can achieve substantial (>30%) reductions in φ. This may have allowed many C3 species to withstand severe competition from C4 plants in low CO2 atmospheres of recent geological time, thereby preserving some of the Earth's floristic diversity that accumulated over millions of years.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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