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Enregistrement W3082264964 · doi:10.1111/nph.16904

Champions of winter survival: cold acclimation and molecular regulation of cold hardiness in evergreen conifers

2020· review· en· W3082264964 sur OpenAlexafffund
C. Y. Chang, Katharina Bräutigam, Norman P. A. Hüner, Ingo Ensminger

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationOntario GenomicsGenome Canada
Mots-clésHardiness (plants)EvergreenOverwinteringBiologyAcclimatizationphotoperiodismContext (archaeology)DormancyEcologyBotanyGermination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations176
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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