Champions of winter survival: cold acclimation and molecular regulation of cold hardiness in evergreen conifers
Notice bibliographique
Résumé
Evergreen conifers are champions of winter survival, based on their remarkable ability to acclimate to cold and develop cold hardiness. Counterintuitively, autumn cold acclimation is triggered not only by exposure to low temperature, but also by a combination of decreasing temperature, decreasing photoperiod and changes in light quality. These environmental cues control a network of signaling pathways that coordinate cold acclimation and cold hardiness in overwintering conifers, leading to cessation of growth, bud dormancy, freezing tolerance and changes in energy metabolism. Advances in genomic, transcriptomic and metabolomic tools for conifers have improved our understanding of how trees sense and respond to changes in temperature and light during cold acclimation and the development of cold hardiness, but there remain considerable gaps deserving further research in conifers. In the first section of this review, we focus on the physiological mechanisms used by evergreen conifers to adjust metabolism seasonally and to protect overwintering tissues against winter stresses. In the second section, we review how perception of low temperature and photoperiod regulate the induction of cold acclimation. Finally, we explore the evolutionary context of cold acclimation in conifers and evaluate challenges imposed on them by changing climate and discuss emerging areas of research in the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».