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Enregistrement W3057682550 · doi:10.1101/2020.08.19.257550

Collaboration of multiple pathways in making a compound leaf

2020· preprint· en· W3057682550 sur OpenAlexfundno aff
Alon Israeli, Ori Ben‐Herzel, Yogev Burko, Ido Shwartz, Hadas Ben‐Gera, Smadar Harpaz‐Saad, Maya Bar, Idan Efroni, Naomi Ori

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAzrieli FoundationIsrael Science Foundation
Mots-clésBiologyMeristemTranscription factorAuxinMYBCell biologyLeaflet (botany)Context (archaeology)Bone morphogenetic proteinEffectorMutantMorphogenesisBotanyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The variability in leaf form in nature is immense. Leaf patterning occurs by differential growth that occurs during a limited window of morphogenetic activity at the leaf marginal meristem. While many regulators have been implicated in the designation of the morphogenetic window and in leaf patterning, how these effectors interact to generate a particular form is still not well understood. We addressed the interaction among different effectors of tomato compound leaf development, using genetic and molecular analyses. Mutations in the tomato auxin response factor SlARF5/SlMP, which promotes leaflet formation, suppressed the increased leaf complexity of mutants with extended morphogenetic window. Impaired activity of the NAC/CUC transcription factor GOBLET (GOB), which specifies leaflet boundaries, also reduced leaf complexity in these backgrounds. Analysis of genetic interactions showed that the patterning factors SlMP, GO B and the MYB transcription factor LYRATE (LYR) act in parallel to promote leaflet formation. This work places an array of developmental regulators in a morphogenetic context. It reveals how organ-level differentiation rate and local growth are coordinated to sculpture an organ. These concepts and findings are applicable to other plant species and developmental processes that are regulated by patterning and differentiation.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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