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Enregistrement W2987917934 · doi:10.7554/elife.29655.026

Author response: Temporal network analysis identifies early physiological and transcriptomic indicators of mild drought in Brassica rapa

2017· peer-review· en· W2987917934 sur OpenAlexaboutno aff
Kathleen Greenham, Carmela R. Guadagno, Malia Gehan, Todd C. Mockler, Cynthia Weinig, B. E. Ewers, C. Robertson McClung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrassica rapaTranscriptomeBiologyComputational biologyBrassicaEvolutionary biologyEcologyBotanyGeneGeneticsGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Around 60% of the food produced worldwide relies entirely on rain for its water supply. However, in the decades ahead global climate change is predicted to cause droughts to happen more often and become more severe in many regions. Therefore, in order to sustain our food supply we need to better understand how plants respond to drought and then use that knowledge to improve the ability of crops to cope with it. Unlike animals, plants cannot move away from drought or other stressful situations so they must face these difficulties ‘head on’. For example, when water is in short supply, plants close pores known as stomata on the surface of their leaves to reduce water loss. However, these pores need to be open to allow carbon dioxide gas, which plants use to make sugars in a process called photosynthesis, to enter the plant. Their response to drought must therefore be carefully controlled to make sure that the plant is still capable of performing photosynthesis. Turnip, napa cabbage, bok choy and field mustard are all varieties of a crop species known as Brassica rapa. These crops are grown in relatively dry regions such as the Canadian prairies and northern China, making drought stress a major threat to production. Previous studies had shown that drought stress causes changes in the activities of genes at certain times of day. To investigate this further, Greenham, Guadagno et al. studied how young B. rapa plants grown in a controlled environment with a steady supply of water responded when watering stopped. The experiments show that, even before the plants show obvious signs of drought stress such as wilting, there are extensive changes in the activity of many genes and processes inside plant cells that vary according to the time of day. Greenham, Guadagno et al. used an analysis technique to bring together all of the data into a network based on similar patterns of changes over time. This identified groups of genes whose changes in activity match the timing of the observed changes in the opening and closing of stomata, photosynthesis and other processes. These represent very early responses to drought stress in the plant. This work emphasizes the importance of time of day on plant stress responses. Changes that occurred only in the morning could not have been detected by measurements taken in the afternoon, and vice versa. The next step is to find out which of the changes observed in this work are most important in making plants resistant to drought. In the future, these findings may help researchers to develop strategies that would improve drought resistance in crop plants.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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