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Enregistrement W3033971759 · doi:10.1111/pce.13820

Balancing of hormonal biosynthesis and catabolism pathways, a strategy to ameliorate the negative effects of heat stress on reproductive growth

2020· article· en· W3033971759 sur OpenAlexafffund
Harleen Kaur, Jocelyn A. Ozga, Dennis M. Reinecke

Notice bibliographique

RevuePlant Cell & Environment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAuxinAbscisic acidCatabolismOvuleGibberellinBiologyHormoneBotanyEthyleneHorticultureCell biologyBiochemistryMetabolismGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In pea (Pisum sativum L.), moderate heat stress during early flowering/fruit set increased seed/ovule abortion, and concomitantly produced fruits with reduced ovary (pericarp) length, and fewer seeds at maturity. Plant hormonal networks coordinate seed and pericarp growth and development. To determine if these hormonal networks are modulated in response to heat stress, we analyzed the gene expression patterns and associated these patterns with precursors, and bioactive and inactive metabolites of the auxin, gibberellin (GA), abscisic acid (ABA), and ethylene biosynthesis/catabolism pathways in young developing seeds and pericarps of non-stressed and 4-day heat-stressed fruits. Our data suggest that within the developing seeds heat stress decreased bioactive GA levels reducing GA growth-related processes, and that increased ethylene levels may have promoted this inhibitory response. In contrast, heat stress increased auxin biosynthesis gene expression and auxin levels in the seeds and pericarps, and seed ABA levels, both effects can increase seed sink strength. We hypothesize that seeds with higher auxin- and ABA-induced sink strength and adequate bioactive GA levels will set and continue to grow, while the seeds with lower sink strength (low auxin, ABA, and GA levels) will become more sensitive to heat stress-induced ethylene leading to ovule/seed abortion.

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)0,000
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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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