ABA Alleviates Uptake and Accumulation of Zinc in Grapevine (Vitis vinifera L.) by Inducing Expression of ZIP and Detoxification-Related Genes
Notice bibliographique
Résumé
Abscisic acid (ABA) is a stress phytohormone which can mitigate heavy metal toxicity. Exogenous ABA and ABA mimic 1 (AM1) were applied to study the influence on Zn uptake and accumulation in Vitis vinifera L. cv. ‘Merlot’ seedlings exposed to excess Zn. The seedlings were treated with either normal or excess levels of Zn in combination with ABA and AM1 applications. The excess Zn exposure resulted in decreased lateral root length, decreased photosynthesis, elevated uptake and accumulation of Zn in roots, trunks, and stems, increased content of jasmonic acid in roots and leaves, and induced the expression of Zn transportation and detoxification related genes. Exogenous applications of ABA, but not AM1, alleviated the over-uptake and accumulation of Zn in roots and trunks at 10 days after Zn exposure and induced higher expression of both ZIP genes and detoxification-related genes. These results indicate that exogenous ABA enhances the tolerance of grape seedlings to excess Zn, and that AM1 is not a suitable ABA mimic compound for Zn stress alleviation in grapes.
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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 ».