New evidence defining the evolutionary path of aquaporins regulating silicon uptake in land plants
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the evolution events defining silicon (Si) uptake in plant species is important for the efficient exploration of Si-derived benefits. In the present study, Si accumulation was studied in 456 diverse plant species grown in uniform field conditions, and in a subset of 151 species grown under greenhouse conditions, allowing efficient comparison among the species. In addition, a systematic analysis of nodulin 26-like intrinsic proteins III (NIP-III), which form Si channels, was performed in >1000 species to trace their evolutionary path and link with Si accumulation. Significant variations in Si accumulation were observed among the plant species studied. For their part, species lacking NIP-IIIs systematically showed low Si accumulation. Interestingly, seven NIP-IIIs were identified in three moss species, namely Physcomitrella patens, Andreaea rupestris, and Scouleria aquatica, indicating that the evolution of NIP-IIIs dates back as early as 515 million years ago. These results were further supported from previous reports of Si deposition in moss fossils estimated to be from around the Ordovician era. The taxonomical distribution provided in the present study will be helpful for several other disciplines, such as palaeoecology and geology, that define the biogeochemical cycling of Si. In addition to the prediction of Si uptake potential of plant species based on sequence information and taxonomical positioning, the evolutionary path of the Si uptake mechanism described here will be helpful to understand the Si environment over the different eras of land plant evolution.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».