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Enregistrement W3000417649 · doi:10.1038/s41598-019-57365-z

Nano-indentation reveals a potential role for gradients of cell wall stiffness in directional movement of the resurrection plant Selaginella lepidophylla

2020· article· en· W3000417649 sur OpenAlexafffund
Meisam Asgari, Véronique Brulé, Tamara L. Western, Damiano Pasini

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFern and Epiphyte Biology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStiffnessIndentationMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a physical response to water loss during drought, inner Selaginella lepidophylla stems curl into a spiral shape to prevent photoirradiation damage to their photosynthetic surfaces. Curling is reversible and involves hierarchical deformation, making S. lepidophylla an attractive model with which to study water-responsive actuation. Investigation at the organ and tissue level has led to the understanding that the direction and extent of stem curling can be partially attributed to stiffness gradients between adaxial and abaxial stem sides at the nanoscale. Here, we examine cell wall elasticity to understand how it contributes to the overall stem curling. We compare the measured elastic moduli along the stem length and between adaxial and abaxial stem sides using atomic force microscopy nano-indentation testing. We show that changes in cortex secondary cell wall development lead to cell wall stiffness gradients from stem tip to base, and also between adaxial and abaxial stem sides. Changes in cortical cell wall morphology and secondary cell wall composition are suggested to contribute to the observed stiffness gradients.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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