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Enregistrement W2972404936 · doi:10.1371/journal.pone.0221571

Physiological and molecular responses to drought stress in teak (Tectona grandis L.f.)

2019· article· en· W2972404936 sur OpenAlexfundno aff
Esteban Galeano, Tarcísio Sales Vasconcelos, Perla Novais de Oliveira, Helaine Carrer

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloUniversity of Alberta
Mots-clésTectonaBiologyStomatal conductanceTranspirationDrought stressGeneHorticultureDrought toleranceTranscriptomePhotosynthesisBotanyWater contentProlineGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drought stress is an increasingly common and worrying phenomenon because it causes a loss of production in both agriculture and forestry. Teak is a tropical tree which needs alternating rainy and dry seasons to produce high-quality wood. However, a robust understanding about the physiological characteristics and genes related to drought stress in this species is lacking. Consequently, after applying moderate and severe drought stress to teak seedlings, an infrared gas analyzer (IRGA) was used to measure different parameters in the leaves. Additionally, using the root transcriptome allowed finding and analyzing the expression of several drought-related genes. As a result, in both water deficit treatments a reduction in photosynthesis, transpiration, stomatal conductance and leaf relative water content was found. As well, an increase in free proline levels and intrinsic water use efficiency was found when compared to the control treatment. Furthermore, 977 transcripts from the root contigs showed functional annotation related to drought stress, and of these, TgTPS1, TgDREB1, TgAREB1 and TgPIP1 were selected. The expression analysis of those genes along with TgHSP1, TgHSP2, TgHSP3 and TgBI (other stress-related genes) showed that with moderate treatment, TgTPS1, TgDREB1, TgAREB1, TgPIP1, TgHSP3 and TgBI genes had higher expression than the control treatment, but with severe treatment only TgTPS1 and TgDREB1 showed higher expression than the control treatment. At the end, a schematic model for the physiological and molecular strategies under drought stress in teak from this study is provided. In conclusion, these physiological and biochemical adjustments in leaves and genetic changes in roots under severe and prolonged water shortage situations can be a limiting factor for teak plantlets' growth. Further studies of those genes under different biotic and abiotic stress treatments are needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,183 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations60
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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