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Enregistrement W2081714905 · doi:10.1073/pnas.0900188106

Sucrose synthase affects carbon partitioning to increase cellulose production and altered cell wall ultrastructure

2009· article· en· W2081714905 sur OpenAlexaff
Heather D. Coleman, Jimmy Yan, Shawn D. Mansfield

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCelluloseCell wallXylemSecondary cell wallSucrose synthaseSucroseMicrofibrilLigninBiochemistryCrystallinityChemistryBiologyEnzyme assayBacterial celluloseEnzymeBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overexpression of the Gossypium hirsutum sucrose synthase (SuSy) gene under the control of 2 promoters was examined in hybrid poplar (Populus alba x grandidentata). Analysis of RNA transcript abundance, enzyme activity, cell wall composition, and soluble carbohydrates revealed significant changes in the transgenic lines. All lines showed significantly increased SuSy enzyme activity in developing xylem. This activity manifested in altered secondary cell wall cellulose content per dry weight in all lines, with increases of 2% to 6% over control levels, without influencing plant growth. The elevated concentration of cellulose was associated with an increase in cell wall crystallinity but did not alter secondary wall microfibril angle. This finding suggests that the observed increase in crystallinity is a function of altered carbon partitioning to cellulose biosynthesis rather than the result of tension wood formation. Furthermore, the augmented deposition of cellulose in the transgenic lines resulted in thicker xylem secondary cell wall and consequently improved wood density. These findings clearly implicate SuSy as a key regulator of sink strength in poplar trees and demonstrate the tight association of SuSy with cellulose synthesis and secondary wall formation.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,216 · 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'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

Citations413
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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