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Enregistrement W3101586252 · doi:10.3389/fpls.2020.565339

Root Adaptation via Common Genetic Factors Conditioning Tolerance to Multiple Stresses for Crops Cultivated on Acidic Tropical Soils

2020· review· en· W3101586252 sur OpenAlexafffund
Vanessa Andrade de Barros, Rahul Chandnani, S. M. de Sousa, Laiane S. Maciel, Mutsutomo Tokizawa, C. T. Guimarães, J. V. de Magalhães, Leon V. Kochian

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2020
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAluminum toxicity and tolerance in plants and animals
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésBiologyArabidopsisDrought toleranceAbiotic stressGenePopulationAbiotic componentGeneticsAdaptation (eye)Candidate geneBotanyMutantEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On tropical, acidic soils, aluminum (Al) toxicity, low phosphorus (P) availability and drought stress are the major limitations to yield stability. Molecular breeding based on a small suite of pleiotropic genes, particularly those with moderate to major phenotypic effects, could help circumvent the need for complex breeding designs and large population sizes aimed at selecting transgressive progeny accumulating favorable alleles controlling polygenic traits. The underlying question is two-fold: do common tolerance mechanisms to Al toxicity, P deficiency and drought exist? And if they do, will they be useful in a plant breeding program that targets stress-prone environments. The selective environments in tropical regions are such that multiple, co-existing regulatory networks may drive the fixation of either distinctly different or a smaller number of pleiotropic abiotic stress tolerance genes. Recent studies suggest that genes contributing to crop adaptation to acidic soils, such as the major Arabidopsis Al tolerance protein, AtALMT1, which encodes an aluminum-activated root malate transporter, may influence both Al tolerance and P acquisition via changes in root system morphology and architecture. However, trans-acting elements such as transcription factors (TFs) may be the best bet for pleiotropic control of multiple abiotic stress genes, due to their small and often multiple binding sequences in the genome. One such example is the C2H2-type zinc finger, AtSTOP1, which is a transcriptional regulator of a number of Arabidopsis Al tolerance genes, including AtMATE and AtALMT1, and has been shown to activate AtALMT1, not only in response to Al but also low soil P. The large WRKY family of transcription factors are also known to affect a broad spectrum of phenotypes, some which are related to acidic soil abiotic stress responses. Hence, we focus here on signaling proteins such as TFs and protein kinases to identify, from the literature, evidence for unifying regulatory networks controlling Al tolerance, P efficiency and, also possibly drought tolerance. Particular emphasis will be given to modification of root system morphology and architecture, which could be an important physiological “hub” leading to crop adaptation to multiple soil-based abiotic stress factors

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,226 · 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'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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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