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Enregistrement W2131427813 · doi:10.1111/pce.12071

Metabolic acclimation to excess light intensity in <i><scp>C</scp>hlamydomonas reinhardtii</i>

2013· article· en· W2131427813 sur OpenAlexaff
Maria C. Davis, Oliver Fiehn, Dion G. Durnford

Notice bibliographique

RevuePlant Cell & Environment · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChlamydomonas reinhardtiiPhotorespirationMetabolomeAcclimatizationChlamydomonasPhotosynthesisLight intensityBiologyBiophysicsMetabolismBotanyBiochemistryChemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are several well-described acclimation responses to excess light in green algae but the effect on metabolism has not been thoroughly investigated. This study examines the metabolic changes during photoacclimation to high-light (HL) stress in Chlamydomonas reinhardtii using nuclear magnetic resonance and mass spectrometry. Using principal component analysis, a clear metabolic response to HL intensity was observed on global metabolite pools, with major changes in the levels of amino acids and related nitrogen metabolites. Amino acid pools increased during short-term photoacclimation, but were especially prominent in HL-acclimated cultures. Unexpectedly, we observed an increase in mitochondrial metabolism through downstream photorespiratory pathways. The expression of two genes encoding key enzymes in the photorespiratory pathway, glycolate dehydrogenase and malate synthase, were highly responsive to the HL stress. We propose that this pathway contributes to metabolite pools involved in nitrogen assimilation and may play a direct role in photoacclimation. Our results suggest that primary and secondary metabolism is highly pliable and plays a critical role in coping with the energetic imbalance during HL exposure and a necessary adjustment to support an increased growth rate that is an effective energy sink for the excess reducing power generated during HL stress.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,996

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)0,0000,005

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,209 · 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.

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

Citations63
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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