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Enregistrement W2110819777 · doi:10.1111/j.1745-7270.2006.00225.x

Functional Characterization of a Putative Nitrate Transporter Gene Promoter from Rice

2006· article· en· W2110819777 sur OpenAlexfundno aff
Tingzhang Hu, Kaiming Cao, Mian Xia, Xiping Wang

Notice bibliographique

RevueActa Biochimica et Biophysica Sinica · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Genetics
Mots-clésGeneBiologyPromoterGenetically modified riceOryza sativaBeta-glucuronidaseAbiotic stressTransgeneGene expressionGUS reporter systemDrought stressMolecular biologySequence analysisGeneticsGenetically modified cropsBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drought is one of the most significant abiotic stresses that influence plant growth and development. Expression analysis revealed that OsNRT1.3, a putative nitrate transporter gene in rice, was induced by drought. To confirm if the OsNRT1.3 promoter can respond to drought stress, a 2019 bp upstream sequence of OsNRT1.3 was cloned. Three OsNRT1.3 promoter fragments were generated by 5'-deletion, and fused to the beta-glucuronidase (GUS) gene. The chimeric genes were introduced into rice plants. NRT2019::GUS, NRT1196::GUS and NRT719::GUS showed similar expression patterns in seeds, roots, leaves and flowers in all transgenic rice, and GUS activity conferred by different OsNRT1.3 promoter fragments was significantly upregulated by drought stress, indicating that OsNRT1.3 promoter responds to drought stress and the 719 bp upstream sequence of OsNRT1.3 contains the drought response elements.

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 enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,346

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations17
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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