C<sub>4</sub> Photosynthesis in the Rice Paddy: Insights from the Noxious Weed <i>Echinochloa glabrescens</i>
Notice bibliographique
Résumé
The C4 pathway is a highly complex trait that increases photosynthetic efficiency in more than 60 plant lineages. Although the majority of C4 plants occupy disturbed, arid, and nutrient-poor habitats, some grow in high-nutrient, waterlogged conditions. One such example is Echinochloa glabrescens, which is an aggressive weed of rice paddies. We generated comprehensive transcriptome datasets for C4 E. glabrescens and C3 rice to identify genes associated with adaption to waterlogged, nutrient-replete conditions, but also used the data to better understand how C4 photosynthesis operates in these conditions. Leaves of E. glabrescens exhibited classical Kranz anatomy with lightly lobed mesophyll cells having low chloroplast coverage. As with rice and other hygrophytic C3 species, leaves of E. glabrescens accumulated a chloroplastic phosphoenolpyruvate carboxylase protein, albeit at reduced amounts relative to rice. The arid-grown species Setaria italica (C4) and Brachypodium distachyon (C3) were also found to accumulate chloroplastic phosphoenolpyruvate carboxylase. We identified a molecular signature associated with C4 photosynthesis in nutrient-replete, waterlogged conditions that is highly similar to those previously reported from C4 plants that grow in more arid conditions. We also identified a cohort of genes that have been subjected to a selective sweep associated with growth in paddy conditions. Overall, this approach highlights the value of using wild species such as weeds to identify adaptions to specific conditions associated with high-yielding crops in agriculture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».