Light-quality and temperature-dependent<i>CBF14</i>gene expression modulates freezing tolerance in cereals
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: C-repeat binding factor 14 (CBF14) is a plant transcription factor that regulates a set of cold-induced genes, contributing to enhanced frost tolerance during cold acclimation. Many CBF genes are induced by cool temperatures and regulated by day length and light quality, which affect the amount of accumulated freezing tolerance. Here we show that a low red to far-red ratio in white light enhances CBF14 expression and increases frost tolerance at 15°C in winter Triticum aesitivum and Hordeum vulgare genotypes, but not in T. monococcum (einkorn), which has a relatively low freezing tolerance. Low red to far-red ratio enhances the expression of PHYA in all three species, but induces PHYB expression only in einkorn. Based on our results, a model is proposed to illustrate the supposed positive effect of phytochrome A and the negative influence of phytochrome B on the enhancement of freezing tolerance in cereals in response to spectral changes of incident light. KEY WORDS: CBF-regulon, barley, cereals, cold acclimation, freezing tolerance, light regulation, low red/far-red ratio, phytochrome, wheat.
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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) | 0,001 | 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 ».