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Enregistrement W2144258988 · doi:10.1093/pcp/pch068

Accumulation of 1,3-β-d-glucans, in Response to Aluminum and Cytosolic Calcium in Triticum aestivum

2004· article· en· W2144258988 sur OpenAlexaff
Paulus Bhuja, K.L. McLachlan, Julie L. Stephens, Gregory J. Taylor

Notice bibliographique

RevuePlant and Cell Physiology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAluminum toxicity and tolerance in plants and animals
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalloseCalciumIonophoreBiophysicsCytosolChemistryBiochemistryBiologyCell wallEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most rapid responses to aluminum (Al) stress in plants is enhanced synthesis and deposition of 1,3-beta-D-glucans (callose) in root tips. Ironically, Al-induced synthesis and deposition of callose occurs in vivo, despite evidence from in vitro systems that suggests that Al is a powerful inhibitor of 1,3-beta-D-glucan synthase. We set out to test the hypothesis that an Al-induced increase in the activity of free calcium in the cytoplasm ([Ca(2+)](cyt)) is the trigger for enhanced synthesis of callose in in vivo systems, an effect that would not be observed in in vitro systems. Root tips of an Al-sensitive cultivar of Triticum aestivum were treated with Al (0-100 microM) or the Ca ionophore A23187 (0-3 micro M) for 3-24 h, and the effects on [Ca(2+)](cyt) and synthesis of callose were measured using confocal laser scanning microscopy. Treatment with Al induced a rapid increase in both [Ca(2+)](cyt) (4.7-fold) and synthesis of callose (30-fold). Treatment with the Ca ionophore, A23187, also elicited an increase in [Ca(2+)](cyt) (6.6-fold). Despite a greater increase in [Ca(2+)](cyt) in the presence of A23187, this increase was accompanied by a smaller increase in callose deposition (11-fold) than was observed in the presence of Al. These data suggest that an increase in [Ca(2+)](cyt) is not the only factor modulating increases in callose synthesis and deposition in the presence of Al.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,172

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations56
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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