Gibberellin biosynthesis and signal transduction is essential for internode elongation in deepwater rice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Under flooded conditions, the leaves and internodes of deepwater rice can elongate above the water surface to capture oxygen and prevent drowning. Our previous studies showed that three major quantitative trait loci (QTL) regulate deepwater-dependent internode elongation in deepwater rice. In this study, we investigated the age-dependent internode elongation in deepwater rice. We also investigated the relationship between deepwater-dependent internode elongation and the phytohormone gibberellin (GA) by physiological and genetic approach using a QTL pyramiding line (NIL-1 + 3 + 12). Deepwater rice did not show internode elongation before the sixth leaf stage under deepwater condition. Additionally, deepwater-dependent internode elongation occurred on the sixth and seventh internodes during the sixth leaf stage. These results indicate that deepwater rice could not start internode elongation until the sixth leaf stage. Ultra-performance liquid chromatography tandem mass-spectrometry (UPLC-MS/MS) method for the phytohormone contents showed a deepwater-dependent GA1 and GA4 accumulation in deepwater rice. Additionally, a GA inhibitor abolished deepwater-dependent internode elongation in deepwater rice. On the contrary, GA feeding mimicked internode elongation under ordinary growth conditions. However, mutations in GA biosynthesis and signal transduction genes blocked deepwater-dependent internode elongation. These data suggested that GA biosynthesis and signal transduction are essential for deepwater-dependent internode elongation in deepwater rice.
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.
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 découle