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Enregistrement W2299419053 · doi:10.1093/jxb/erw076

Manipulating photorespiration to increase plant productivity: recent advances and perspectives for crop improvement

2016· review· en· W2299419053 sur OpenAlex
Marco Betti, Hermann Bauwe, Florian A. Busch, Alisdair R. Fernie, Olivier Keech, Myles Levey, Donald R. Ort, M. A. J. Parry, Rowan F. Sage, Stefan Timm, Berkley J. Walker, Andreas P.M. Weber

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Botany · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésPhotorespirationBiochemical engineeringProductivityMetabolic engineeringBiomass (ecology)PhotosynthesisRuBisCOEnvironmental scienceChemistryBiologyAgronomyBotanyEngineeringBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recycling of the 2-phosphoglycolate generated by the oxygenase reaction of Rubisco requires a complex and energy-consuming set of reactions collectively known as the photorespiratory cycle. Several approaches aimed at reducing the rates of photorespiratory energy or carbon loss have been proposed, based either on screening for natural variation or by means of genetic engineering. Recent work indicates that plant yield can be substantially improved by the alteration of photorespiratory fluxes or by engineering artificial bypasses to photorespiration. However, there is also evidence indicating that, under certain environmental and/or nutritional conditions, reduced photorespiratory capacity may be detrimental to plant performance. Here we summarize recent advances obtained in photorespiratory engineering and discuss prospects for these advances to be transferred to major crops to help address the globally increasing demand for food and biomass production.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,298 · 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