MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2301259736 · doi:10.12735/as.v2i4p35

Proteomic Responses of Wheat Roots during Enhanced Ultraviolet-B Radiation Stress

2014· article· en· W2301259736 sur OpenAlexvenueno aff
Jiangyan Duan, Wen-Ting Niu, Zhenhu Jia

Notice bibliographique

RevueAgricultural Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLight effects on plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltraviolet B radiationUltraviolet radiationUltravioletStress (linguistics)ChemistryBiophysicsBiologyMaterials scienceRadiochemistryOptoelectronicsPhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhanced ultraviolet-B (UV-B) radiation is one of the most important abiotic stresses that could influence the growth and physiological traits of plants. Wheat (Triticum aestivum) is also affected by present-day enhanced UV-B radiation. As protein metabolism plays an important role in plant adaptation to UV-B radiation, this study was designed to identify UV-B -responsive proteins in wheat roots. Wheat (Lin Fen NO.3) was exposed to UV-B radiation with normal light (group B) and only normal light (group CK) in growth chambers. Roots were harvested at 3d, 6d and 9d after UV-B radiation. Proteins were extracted and separated by two-dimensional gel electrophoresis (2-DE). 15 protein spots were regulated by UV-B radiation at 6d. Among these protein spots, 3 proteins were up-regulated and 10 proteins were down-regulated. 2 proteins were expressed only in CK group. 3 protein spots were identified using mass spectrometry. They were further verified as Ribulose-bisphosphate carboxylase activase; Catalase (CAT); Hypothetical protein. These data support the assumption that UV-B may have a regulatory role besides damaging effects and that an increased UV-B environment will likely increase this regulatory influence of UV-B radiation.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAgricultural ScienceMême sujetLight effects on plantsTravaux en français237 207