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Enregistrement W2565837345 · doi:10.1139/cjfr-2016-0356

Thigmomorphogenesis: changes in morphology, biochemistry, and levels of transcription in response to mechanical stress in <i>Acacia koa</i>

2016· article· en· W2565837345 sur OpenAlexvenueno aff
Kazue L. Ishihara, Eric K.W. Lee, Dulal Borthakur

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Gene Expression Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, San Diego
Mots-clésXylemAbscisic acidBiologyAcaciaBotanyWRKY protein domainGeneGene expressionTranscriptomeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acacia koa A. Gray, an economically important timber-wood tree growing in the Hawaiian Islands, is affected by many environmental stresses, including drought, strong wind, heavy rain, and infection by fungal pathogens. Previous studies have shown that some morphological and biochemical changes that take place as a result of environmental stresses in plants can be also induced by mechanical stresses such as touching and bending. We studied morphological and biochemical changes and levels of gene transcription in A. koa plants due to mechanical stress. For a mechanical stress treatment, A. koa seedlings were gently bent in four cardinal directions daily for 2–6 months, after which morphological and biochemical changes were quantified. The stressed A. koa had significantly increased stem diameter, number of xylem cells, and anthocyanin and lignin contents and significantly reduced stem length. The gene expression analyses showed that 53 genes, including the genes for calcium signaling, ethylene biosynthesis, abscisic acid degradation, stress-related transcriptional regulation, and disease resistance, were induced more than twofold within 10–60 min following mechanical stress. The observation that the genes for disease resistance such as NBS-LRR can be induced by mechanical stress suggests that strong wind and rain in the natural forest may also induce disease resistance in trees.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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