A global reorganization of the metabolome in <i>Arabidopsis</i> during cold acclimation is revealed by metabolic fingerprinting
Notice bibliographique
Résumé
Many plants, including Arabidopsis , increase their freezing tolerance in response to low, non‐freezing temperatures. This process is known as cold acclimation and involves many complex biochemical changes at the level of the metabolome. Our goal was to examine the effects of cold acclimation on the metabolome using a non‐targeted metabolic fingerprinting approach. Multivariate data analyses indicate that, in Arabidopsis, a global reprogramming of metabolism occurs as a result of cold acclimation. By measuring an entire spectrum of putative metabolites based on mass‐to‐charge ( m / z ) ratios, vs. an individual or group of metabolite(s), a comprehensive, unbiased assessment of metabolic processes relative to cold acclimation was determined. Whereas leaves shifted to low temperature present metabolic profiles that are constantly changing, leaves developed at low temperature demonstrate a stable complement of components. Although it appears that some metabolic networks are modulated by the environment, others require development under low‐temperature conditions for adjustment. Understanding how metabolism as a whole is regulated allows the integration of cellular, physiological and ecological attributes in a biological system, a necessity if complex traits, such as freezing tolerance, are to be modified by breeding or genetic manipulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».