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Enregistrement W2090728407 · doi:10.2135/cropsci2008.09.0568

Development of Drought‐Tolerant Canola (<i>Brassica napus</i> L.) through Genetic Modulation of ABA‐mediated Stomatal Responses

2009· article· en· W2090728407 sur OpenAlexafffund
Jiangxin Wan, Rebecca E. Griffiths, Jifeng Ying, Peter McCourt, Yafan Huang

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensUniversity of TorontoPerformance Plants (Canada)
Organismes subventionnairesCanola Council of Canada
Mots-clésCanolaAbscisic acidDrought toleranceBiologyBrassicaTranspirationAgronomyGuard cellBotanyPhotosynthesisGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Canola is one of the most important oilseed crops, and its seed yield and quality are significantly affected by environmental stresses such as drought. The phytohormone abscisic acid (ABA) is induced by drought and triggers stomatal closure to reduce transpiration, which accounts for >90% of water loss in plants. The ABA‐mediated stomatal response is a dosage‐dependent process that can be achieved by either increasing the endogenous ABA concentration or by sensitizing the responsiveness of guard cells to the hormone. We summarize the recent breakthroughs in the understanding of key molecular components that regulate the homeostasis and sensing of ABA, and their potential applications in genetic engineering for drought tolerant canola. In particular, the α and β subunits of protein farnesyltransferase have been identified as negative regulators of ABA‐mediated stomatal responses, and their effectiveness as the targets for engineering drought tolerance and yield protection has been confirmed in canola in the field. Further development of the drought stress tolerance property in the crop will likely have a fundamental impact on its productivity in many regions of the world.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations82
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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