Global transcription profiling reveals differential responses to chronic nitrogen stress and putative nitrogen regulatory components in Arabidopsis
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A large quantity of nitrogen (N) fertilizer is used for crop production to achieve high yields at a significant economic and environmental cost. Efforts have been directed to understanding the molecular basis of plant responses to N and identifying N-responsive genes in order to manipulate their expression, thus enabling plants to use N more efficiently. No studies have yet delineated these responses at the transcriptional level when plants are grown under chronic N stress and the understanding of regulatory elements involved in N response is very limited. RESULTS: To further our understanding of the response of plants to varying N levels, a growth system was developed where N was the growth-limiting factor. An Arabidopsis whole genome microarray was used to evaluate global gene expression under different N conditions. Differentially expressed genes under mild or severe chronic N stress were identified. Mild N stress triggered only a small set of genes significantly different at the transcriptional level, which are largely involved in various stress responses. Plant responses were much more pronounced under severe N stress, involving a large number of genes in many different biological processes. Differentially expressed genes were also identified in response to short- and long-term N availability increases. Putative N regulatory elements were determined along with several previously known motifs involved in the responses to N and carbon availability as well as plant stress. CONCLUSION: Differentially expressed genes identified provide additional insights into the coordination of the complex N responses of plants and the components of the N response mechanism. Putative N regulatory elements were identified to reveal possible new components of the regulatory network for plant N responses. A better understanding of the complex regulatory network for plant N responses will help lead to strategies to improve N use efficiency.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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