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Enregistrement W2120720022 · doi:10.1139/cjb-2013-0121

Winter and summer leaves of <i>Cistus incanus</i>: differences in leaf morphofunctional traits, photosynthetic energy partitioning, and poly(ADP-ribose) polymerase (PARP) activity

2013· article· en· W2120720022 sur OpenAlexvenueno aff
Carmen Arena, Veronica De Micco, Anna De Maio, Carmela Mistretta, Giovanna Aronne, Luca Vitale

Notice bibliographique

RevueBotany · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Parasitism and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthUniversity of Oxford
Mots-clésPhotosynthesisBiologyBotanyPoly ADP ribose polymeraseRuBisCOChloroplastHorticultureChlorophyllPolymeraseBiochemistryDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leaf anatomy, photosynthetic performance, and the role of poly(ADP-ribosyl)ation in maintaining genomic stability in winter and summer leaves of Cistus incanus L. were investigated to evaluate the strategies allowing this species to grow in a Mediterranean climate. Measurements on summer leaves (SL) were conducted at midday and on the following morning to assess the reversibility of changes induced by high temperatures and irradiances reached at midday. Winter leaves (WL) were thicker with a lower leaf density and higher intercellular spaces compared with SL, which showed reduced net photosynthesis (P n ) and a decrease in Rubisco activity. Compared with WL, SL showed a higher thermal dissipation (Φ NPQ ) in compensating for the reduced P n . This allowed minimization of ROS production (low Φ NO ) and hence prevented photo-oxidative damage. In SL, poly(ADP-ribose) polymerase (PARP) activity was down-regulated, probably allowing leaves to become tolerant to high temperatures and irradiances. SL are also characterised by chloroplasts occupying larger cell volume and well exposed to intercellular spaces. This may well favour better liquid-phase CO 2 diffusion towards carboxylation sites, contributing to reducing the negative influence of high leaf density and the low percentage of intercellular spaces on photosynthesis.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,487

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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