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Enregistrement W2891731575 · doi:10.3389/fpls.2018.01394

Cold Hardiness in Trees: A Mini-Review

2018· review· en· W2891731575 sur OpenAlex
Michael Wisniewski, Annette Nassuth, Rajeev Arora

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAgricultural Research ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésHardiness (plants)BiologyDormancyEpigeneticsPerennial plantTranscription factorEvolutionary biologyCell biologyBotanyGeneGeneticsGerminationCultivar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significant advances have been made in our understanding of the regulation of cold hardiness. The existence of numerous biophysical and biochemical adaptive mechanisms in perennial woody plants and the complexity their regulation has made the development of methods for managing and improving cold hardiness in perennial woody plants has been very difficult. This may be partially attributed to viewing cold hardiness as a single dimensional response, rather than as a complex phenomenon, involving different mechanisms (avoidance and tolerance), different stages (mid-winter vs. late winter), and having an intimate overlap with the genetic regulation of dormancy. In particular separating the molecular regulation of cold hardiness from growth processes has been challenging. ICE and C-repeat binding factor (CBF), transcription factors (Inducer of CBF expression and CRT-binding factor) have been shown to be an important aspect in the regulation of cold-induced gene expression. Evidence has emerged, however, that they are also intimately involved in the regulation of growth, flowering, dormancy, and stomatal development. This evidence includes the presence of CBF binding motifs in genes regulating these processes, or through cross-talk between the pathways that regulate them. Recent changes in climate that have resulted in erratic episodes of unseasonal warming followed by more seasonal patterns of low temperatures has also highlighted the need to better understand the genetic and molecular regulation of deacclimation, a topic of research that is only more recently being addressed. Environmentally-induced epigenetic regulation of stress responses and seasonal processes such as cold acclimation, deacclimation, and dormancy have been documented but are still poorly understood. Advances in the ability to efficiently generate large DNA and RNA datasets and genetic transformation technologies have greatly increased our ability to explore the regulation of gene expression and explore genetic diversity. Greater knowledge of the interplay between epigenetic and genetic regulation of cold hardiness, along with the application of advanced genetic analyses, such as genome-wide-association-studies (GWAS), are needed to develop strategies for addressing the complex processes associated with cold hardiness in woody plants. A cautionary note is also indicated regarding the time-scale needed to examine and interpret plant response to freezing temperatures if progress is to be made in developing effective approaches for manipulating and improving cold hardiness.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,237 · 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