<i>APETALA1</i> and <i>SEPALLATA3</i> interact to promote flower development
Notice bibliographique
Résumé
In Arabidopsis, the closely related APETALA1 (AP1) and CAULIFLOWER (CAL) MADS-box genes share overlapping roles in promoting flower meristem identity. Later in flower development, the AP1 gene is required for normal development of sepals and petals. Studies of MADS-domain proteins in diverse species have shown that they often function as heterodimers or in larger ternary complexes, suggesting that additional proteins may interact with AP1 and CAL during flower development. To identify proteins that may interact with AP1 and CAL, we used the yeast two-hybrid assay. Among the five MADS-box genes identified in this screen, the SEPALLATA3 (SEP3) gene was chosen for further study. Mutations in the SEP3 gene, as well as SEP3 antisense plants that have a reduction in SEP3 RNA, display phenotypes that closely resemble intermediate alleles of AP1. Furthermore, the early flowering phenotype of plants constitutively expressing AP1 is significantly enhanced by constitutive SEP3 expression. Taken together, these studies suggest that SEP3 interacts with AP1 to promote normal flower development.
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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 ».