Abiotic Stress Signaling in Wheat – An Inclusive Overview of Hormonal Interactions During Abiotic Stress Responses in Wheat
Notice bibliographique
Résumé
Rapid global warming directly impacts agricultural productivity and poses a major challenge to the present-day agriculture. Recent climate change models predict severe losses in crop production worldwide due to the changing environment and in wheat this can be as large as 42 Mt / °C rise in the temperature. Although wheat occupies the largest total harvested area (38.8%) among the cereals including rice and maize, its total productivity remains the lowest. The major production losses in wheat are caused more by abiotic stresses such as drought, salinity and high temperature than the biotic insults. Thus, understanding the effects of these stresses become indispensable for wheat improvement programs which have largely depended on the genetic variations present in wheat genome through conventional breeding. Notably, recent biotechnological breakthroughs in the understanding of gene functions and access to the whole genome sequences have opened new avenues for crop improvement. Despite the availability of such resources in wheat, progress is still limited to the understanding of the stress signaling mechanisms using model plants such as Arabidopsis, rice (monocot) and Brachypodium (as a model plant for wheat) and not directly using wheat as the model organism. This review presents an inclusive overview of the phenotypical and physiological changes due to various abiotic stresses followed by the current state of knowledge on the identified mechanisms of perception and signal transduction in wheat. Specifically, this review presents an exclusive overview of different hormonal regulations observed during abiotic stress signaling in wheat.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».