MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2782412737 · doi:10.1111/pce.13131

Jasmonic and salicylic acid response in the fern <scp><i>Azolla filiculoides</i></scp> and its cyanobiont

2018· article· en· W2782412737 sur OpenAlexafffund
Sophie de Vries, Jan de Vries, Hendrik Teschke, Janina K. von Dahlen, Laura Rose, Sven B. Gould

Notice bibliographique

RevuePlant Cell & Environment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Parasitism and Resistance
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesKillam TrustsHeinrich-Heine-Universität DüsseldorfDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésFernAzollaJasmonic acidBiologyBotanySalicylic acidGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plants sense and respond to microbes utilizing a multilayered signalling cascade. In seed plants, the phytohormones jasmonic and salicylic acid (JA and SA) are key denominators of how plants respond to certain microbes. Their interplay is especially well-known for tipping the scales in plants' strategies of dealing with phytopathogens. In non-angiosperm lineages, the interplay is less well understood, but current data indicate that it is intertwined to a lesser extent and the canonical JA/SA antagonism appears to be absent. Here, we used the water fern Azolla filiculoides to gain insights into the fern's JA/SA signalling and the molecular communication with its unique nitrogen fixing cyanobiont Nostoc azollae, which the fern inherits both during sexual and vegetative reproduction. By mining large-scale sequencing data, we demonstrate that Azolla has most of the genetic repertoire to produce and sense JA and SA. Using qRT-PCR on the identified biosynthesis and signalling marker genes, we show that Azolla is responsive to exogenously applied SA. Furthermore, exogenous SA application influenced the abundance and gene expression of Azolla's cyanobiont. Our data provide a framework for JA/SA signalling in ferns and suggest that SA might be involved in Azolla's communication with its vertically inherited cyanobiont.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations44
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePlant Cell & EnvironmentMême sujetPlant Parasitism and ResistanceTravaux en français237 207