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Enregistrement W2049015494 · doi:10.2135/cropsci2004.0352

Root Temperature and Aeration Effects on the Protein Profile of Canola Leaves

2005· article· en· W2049015494 sur OpenAlexafffund
Jennifer Franklin, Nat N. V. Kav, William Yajima, David M. Reid

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to water stress
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCanolaAerationBrassicaShootBiologyHorticultureStarchBotanyAerenchymaAgronomyFood scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canola ( Brassica napus L.) is planted in early spring and must survive both low soil temperatures and periods of wet weather. Shoot effects result from both low root temperature and low aeration, but little is known about the interaction between these two environmental factors, particularly with respect to changes in gene products. In this study, canola plants (‘46A65’) were treated in solution culture. Shoot temperatures were maintained at day/night temperatures of 24/18°C, while roots were maintained at an ambient temperature of 24/18°C, or cooled to 10°C. Roots were either aerated, or not aerated to create hypoxic treatments. Plants with roots in cold and hypoxic solution accumulated starch in the root, and had greater reductions in fresh weight and leaf area than those in either cold or hypoxic treatments alone. Twenty‐one changes in protein expression were also found in the cold hypoxic treatment, 17 of which were not found in either cold or hypoxic treatments alone. Gene products up‐regulated in leaves included cytochrome oxidase Subunit I (COX1) in response to hypoxia, elongation factor eEF1 γ chain in plants with cooled roots, and chaperonin 10 when roots were cooled without aeration. Results demonstrate the interaction between multiple stresses on a molecular level, and suggest that flooding under cool soil temperatures will be more detrimental to canola than that which occurs at warmer temperatures.

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 enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations7
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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