Cellular Protein Trafficking: A New Player in Low-Temperature Response Pathway
Notice bibliographique
Résumé
Unlike animals, plants are unable to escape unfavorable conditions, such as extremities of temperature. Among abiotic variables, the temperature is notableas it affects plants from the molecular to the organismal level. Because of global warming, understanding temperature effects on plants is salient today and should be focused not only on rising temperature but also greater variability in temperature that is now besetting the world's natural and agricultural ecosystems. Among the temperature stresses, low-temperature stress is one of the major stresses that limits crop productivity worldwide. Over the years, although substantial progress has been made in understanding low-temperature response mechanisms in plants, the research is more focused on aerial parts of the plants rather than on the root or whole plant, and more efforts have been made in identifying and testing the major regulators of this pathway preferably in the model organism rather than in crop plants. For the low-temperature stress response mechanism, ICE-CBF regulatory pathway turned out to be the solely established pathway, and historically most of the low-temperature research is focused on this single pathway instead of exploring other alternative regulators. In this review, we tried to take an in-depth look at our current understanding of low temperature-mediated plant growth response mechanism and present the recent advancement in cell biological studies that have opened a new horizon for finding promising and potential alternative regulators of the cold stress response pathway.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».