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Enregistrement W2135995549 · doi:10.1017/s0960258510000012

Abscisic acid and the control of seed dormancy and germination

2010· article· en· W2135995549 sur OpenAlexaff
Eiji Nambara, Masanori Okamoto, Kiyoshi Tatematsu, Ryoichi Yano, Mitsunori Seo, Yuji Kamiya

Notice bibliographique

RevueSeed Science Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed Germination and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbscisic acidSeed dormancyGerminationDormancyCrosstalkCatabolismPlant hormoneBiologyTranscription factorArabidopsisMetabolismCell biologyBotanyBiochemistryMutantGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abscisic acid (ABA) is a plant hormone that regulates seed dormancy and germination. Seeds undergo changes in both ABA content and sensitivity during seed development and germination in response to internal and external cues. Recent advances in functional genomics have revealed the integral components involved in ABA metabolism (biosynthesis and catabolism) and perception, the core signalling pathway, as well as the factors that trigger ABA-mediated transcription. These allow for comparative studies to be conducted on seeds under different environmental conditions and from different genetic backgrounds. This review summarizes our understanding of the control of ABA content and the responsiveness of seeds to afterripening, light, high temperature and nitrate, with a focus on which tissues are involved in its metabolism and signalling. Also described are the regulators of ABA metabolism and signalling, which potentially act as the node for hormone crosstalk. Integration of such knowledge into the complex and diverse events occurring during seed germination will be the next challenge, which will allow for a clearer understanding of the role of ABA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations490
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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