Structural and functional studies of strigolactone receptors of <i>Striga hermonthica</i>, its adaptation and evolution
Notice bibliographique
Résumé
Striga spp. is a genus of obligate root-parasitic plants, with the ability to deplete host roots from water, carbohydrates, and other essential nutrients. There are around 30-35 species within the genus, and at least 80% of them are found in Africa. The most destructive species found in Africa is Striga hermonthica, with the ability to parasite major food crops, such as rice, millet, maize, and sorghum, producing high yield losses ranging from 30% to 100% of the crops (Berner, Kling, & Singh, 1995). Nowadays, the most common method to eliminate the parasitic plants is hand weeding, which is time-consuming, labour-intensive, and not very effective. It is thought that a complete understanding of the germination mechanism of Striga is necessary to develop targeted strategies to attack this weed. It has been proven that the germination of parasitic plants such as Striga and Orobanche is triggered by chemical factors called strigolactones (Toh et al., 2015). Although the strigolactone receptor system has been studied, it is not completely characterized yet. It is known that the system is composed of 11 different receptors and each of them presents variable sensitivities to strigolactones. Several attempts to crystallize these receptors have been made, but only two structures have been reported so far, ShHTL3 (Xu et al., 2016) and ShHTL5 (Toh et al., 2015). It is essential to reveal the structural differences between the ShHTL receptors to understand its particular role in the strigolactone detection and establish the molecular basis for this detection.
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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 | 0,001 |
| 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 ».