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Enregistrement W3131276450 · doi:10.1071/fp21001

Is protein carbonylation a biomarker of seed priming and ageing?

2021· article· en· W3131276450 sur OpenAlexaff
Lilya Boucelha, Ouzna Abrous-Belbachir, Réda Djebbar

Notice bibliographique

RevueFunctional Plant Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed Germination and Physiology
Établissements canadiensBC Research (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtein CarbonylationPriming (agriculture)BiologyAgeingGerminationAbiotic componentLongevityVignaCarbonylationHorticultureBotanyBiochemistryEnzymeEcologyGlutathione

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For a long time, it has been known that seed priming allows the improvement of plant production and tolerance to abiotic stresses. However, a negative effect on the longevity of the seeds thus primed was observed; these mechanisms are still poorly understood. In addition, it has been shown by several authors that seed ageing is associated with the oxidation and particularly with carbonylation of protein. Our work consisted in studying the AOPP and carbonyl protein at the different parts of the embryo from freshly primed seeds and from those that have been primed for 4 years (after storage). We subjected Vigna unguiculata (L.) Walp. seeds to a single or double hydropriming. Our study showed that hydropriming, and more particularly a double cycle of hydration-dehydration, makes it possible to attenuate the oxidation of the protein while it favours a certain threshold of carbonylation in the freshly dehydrated seeds in order to better trigger the germination process. On the other hand, after a storage period of 4 years, these dehydrated seeds are characterised by a strong accumulation of the products of oxidation and especially carbonylated protein, compared with the untreated seeds, which could explain the decrease of the longevity of these seeds.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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