MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2104842616 · doi:10.1093/jxb/eri219

Overexpression of SIPK in tobacco enhances ozone-induced ethylene formation and blocks ozone-induced SA accumulation

2005· article· en· W2104842616 sur OpenAlexaff
Marcus A. Samuel, Ankit Walia, Shawn D. Mansfield, Brian E. Ellis

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Botany · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to elevated CO2
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryMAPK/ERK pathwayProgrammed cell deathCell biologyEthyleneArabidopsisBiochemistrySignal transductionBiologyApoptosisGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ozone induces rapid activation of SIPK, a mitogen-activated protein kinase (MAPK) in tobacco. Through transgenic manipulation it has previously been shown that overexpression of SIPK leads to enhanced ozone-induced lesion formation with concomitant accumulation of ROS. In spite of this hypersensitive phenotype, the effect of this altered SIPK expression on the levels of various hormones that regulate ozone-induced cell death has remained unexplored. The response of both salicylate and ethylene, the major phytohormones that modulate ozone-induced cell death, have now been analysed in SIPK-OX tobacco plants. Ozone treatment strongly induced ethylene formation in the sensitive SIPK-OX plants at ozone concentrations that failed to elicit stress ethylene release in WT plants. By contrast, SIPK-overexpressing plants displayed no ozone-induced SA accumulation, whereas WT plants accumulated SA upon ozone exposure. Epistatic analysis of SIPK-OX function suggests that the ozone-induced cell death observed in SIPK-OX plants is either independent, or upstream, of SA accumulation.

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 seuil0,004

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations23
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Experimental BotanyMême sujetPlant responses to elevated CO2Travaux en français237 207