An ABA‐regulated and Golgi‐localized protein phosphatase controls water loss during leaf senescence in Arabidopsis
Notice bibliographique
Résumé
It is known that a senescing leaf loses water faster than a non-senescing leaf and that ABA has an important role in promoting leaf senescence. However, questions such as why water loss is faster, how water loss is regulated, and how ABA functions in leaf senescence are not well understood. Here we report on the identification and functional analysis of a leaf senescence associated gene called SAG113. The RNA blot and GUS reporter analyses all show that SAG113 is expressed in senescing leaves and is induced by ABA in Arabidopsis. The SAG113 expression levels are significantly reduced in aba2 and abi4 mutants. A GFP fusion protein analysis revealed that SAG113 protein is localized in the Golgi apparatus. SAG113 encodes a protein phosphatase that belongs to the PP2C family and is able to functionally complement a yeast PP2C-deficient mutant TM126 (ptc1Δ). Leaf senescence is delayed in the SAG113 knockout mutant compared with that in the wild type, stomatal movement in the senescing leaves of SAG113 knockouts is more sensitive to ABA than that of the wild type, and the rate of water loss in senescing leaves of SAG113 knockouts is significantly reduced. In contrast, inducible over-expression of SAG113 results in a lower sensitivity of stomatal movement to ABA treatment, more rapid water loss, and precocious leaf senescence. No other aspects of growth and development, including seed germination, were observed. These findings suggest that SAG113, a negative regulator of ABA signal transduction, is specifically involved in the control of water loss during leaf senescence.
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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 | 0,001 | 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 ».