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Enregistrement W2604245724 · doi:10.1139/cjb-2016-0084

Role of reactive oxygen species in auxin herbicide phytotoxicity: current information and hormonal implications — are gibberellins, cytokinins, and polyamines involved?

2017· article· en· W2604245724 sur OpenAlexvenueno aff
Iva McCarthy-Suárez

Notice bibliographique

RevueBotany · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuxinReactive oxygen speciesJasmonic acidAbscisic acidGibberellinBiologyBiochemistryPhytotoxicityJasmonatePlant hormoneXanthine oxidaseCell biologyBotanyArabidopsisSalicylic acidEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been suggested that reactive oxygen species (ROS) participate in the injury and death of sensitive plants treated with auxin herbicides. However, their precise role in the phytotoxicity of these compounds has not been completely elucidated. ROS might not only be essential for inducing epinasty, senescence, and tumours, but they might be crucial to the generation of ethylene, abscisic acid, and jasmonic acid, which are known to be triggered upon application of these compounds. Also, the main sources of ROS overproduction and their subcellular location in plants treated with auxin herbicides have not yet been clarified. Recent studies have suggested a role for xanthine oxidase (XOD) (which produces superoxide radical ([Formula: see text]) and has activity related to nucleic acid catabolism) and for peroxisomes in the oxidative stress and senescence induced by auxin herbicides in the leaves of sensitive plants. However, confirmatory studies at the molecular level are still needed, as well as studies on the possible involvement of other hormones, such as gibberellins, cytokinins, and polyamines, and their corresponding crosstalk with ROS, in the mode of action of auxin herbicides. The results from these studies could not only help to clarify the mechanism of phytotoxicity of these compounds, but also to enable the design of ecologically safer herbicides for agriculture.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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