Natural variation in the <i>HAN1</i> gene confers chilling tolerance in rice and allowed adaptation to a temperate climate
Notice bibliographique
Résumé
Rice ( Oryza sativa L.) is a chilling-sensitive staple crop that originated in subtropical regions of Asia. Introduction of the chilling tolerance trait enables the expansion of rice cultivation to temperate regions. Here we report the cloning and characterization of HAN1 , a quantitative trait locus (QTL) that confers chilling tolerance on temperate japonica rice. HAN1 encodes an oxidase that catalyzes the conversion of biologically active jasmonoyl-L-isoleucine (JA-Ile) to the inactive form 12-hydroxy-JA-Ile (12OH-JA-Ile) and fine-tunes the JA-mediated chilling response. Natural variants in HAN1 diverged between indica and japonica rice during domestication. A specific allele from temperate japonica rice, which gained a putative MYB cis-element in the promoter of HAN1 during the divergence of the two japonica ecotypes, enhances the chilling tolerance of temperate japonica rice and allows it to adapt to a temperate climate. The results of this study extend our understanding of the northward expansion of rice cultivation and provide a target gene for the improvement of chilling tolerance in rice.
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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 | 0,000 |
| 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 ».