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Enregistrement W2164734518 · doi:10.1073/pnas.0906696106

Control of bud activation by an auxin transport switch

2009· article· en· W2164734518 sur OpenAlexafffund
Przemysław Prusinkiewicz, Scott Crawford, Richard S. Smith, Karin Ljung, Tom Bennett, Verónica Ongaro, Ottoline Leyser

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilDirectorate for Biological SciencesVetenskapsrådetStiftelsen för Strategisk Forskning
Mots-clésAuxinApical dominancePolar auxin transportArabidopsisBiologyMutantCell biologyPlant hormoneGravitropismDominance (genetics)Apex (geometry)PhenotypeBotanyShootGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many plant species only a small proportion of buds yield branches. Both the timing and extent of bud activation are tightly regulated to produce specific branching architectures. For example, the primary shoot apex can inhibit the activation of lateral buds. This process is termed apical dominance and is dependent on the plant hormone auxin moving down the main stem in the polar auxin transport stream. We use a computational model and mathematical analysis to show that apical dominance can be explained in terms of an auxin transport switch established by the temporal precedence between competing auxin sources. Our model suggests a mechanistic basis for the indirect action of auxin in bud inhibition and captures the effects of diverse genetic and physiological manipulations. In particular, the model explains the surprising observation that highly branched Arabidopsis phenotypes can exhibit either high or low auxin transport.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations374
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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