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Enregistrement W4210614748 · doi:10.3389/fmicb.2022.800146

The Sinorhizobium meliloti Nitrogen Stress Response Changes Radically in the Face of Concurrent Phosphate Stress

2022· article· en· W4210614748 sur OpenAlexaff
Kelly L. Hagberg, Jason P. Price, Svetlana N. Yurgel, Michael L. Kahn

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesWashington State UniversityU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésPhosphateGeneContext (archaeology)Gene expressionNitrogenStress (linguistics)BiologySinorhizobium melilotiBiochemistryCell biologyGeneticsChemistryMutant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

genes changed more than two-fold in response to either nitrogen or phosphate limitation. When these two stresses were applied together, stress responsive gene expression shifted dramatically. In particular, the nitrogen stress response in the presence of phosphate stress had only 30 of about 350 genes in common with the 280 genes that responded to nitrogen stress with adequate phosphate. Expression of sRNAs was also altered in response to these stresses. 82% of genes that responded to nitrogen stress also responded to phosphate stress, including 20 sRNAs. A subset of these sRNAs is known to be chaperoned by the RNA binding protein, Hfq. Hfq had previously been shown to influence about a third of the genes that responded to both nitrogen and phosphate stresses. Phosphate limitation influenced changes in gene expression more than nitrogen limitation and, when both stresses were present, phosphate stress sometimes reversed the direction of some of the changes induced by nitrogen stress. These nutrient stress responses are therefore context dependent.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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