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Enregistrement W4238921445 · doi:10.3410/f.735408852.793567134

Faculty Opinions recommendation of Optogenetic manipulation of stomatal kinetics improves carbon assimilation, water use, and growth.

2019· dataset· en· W4238921445 sur OpenAlexaff
Leon V. Kochian

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2019
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranspirationPhotosynthesisBiological sciencesResearch councilChinese academy of sciencesStomatal conductancePolitical scienceEnvironmental scienceBiotechnologyBiologyBotanyGovernment (linguistics)Law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stomata serve dual and often conflicting roles, facilitating carbon dioxide influx into the plant leaf for photosynthesis and restricting water efflux via transpiration. Strategies for reducing transpiration without incurring a cost for photosynthesis must circumvent this inherent coupling of carbon dioxide and water vapor diffusion. We expressed the synthetic, light-gated K+ channel BLINK1 in guard cells surrounding stomatal pores in Arabidopsis to enhance the solute fluxes that drive stomatal aperture. BLINK1 introduced a K+ conductance and accelerated both stomatal opening under light exposure and closing after irradiation. Integrated over the growth period, BLINK1 drove a 2.2-fold increase in biomass in fluctuating light without cost in water use by the plant. Thus, we demonstrate the potential of enhancing stomatal kinetics to improve water use efficiency without penalty in carbon fixation.Copyright © 2019 The Authors, some rights reserved; exclusive licensee American Association for the Advancement of Science. No claim to original U.S. Government Works. PMID: 30923223 Funding information This work was supported by: Biotechnology and Biological Sciences Research Council, United Kingdom Grant ID: BB/F001673/1 Biotechnology and Biological Sciences Research Council, United Kingdom Grant ID: BB/F001630/1 Biotechnology and Biological Sciences Research Council, United Kingdom Grant ID: BB/H009817/1 Biotechnology and Biological Sciences Research Council, United Kingdom Grant ID: P12750 Biotechnology and Biological Sciences Research Council, United Kingdom Grant ID: BB/C500595/1 Biotechnology and Biological Sciences Research Council, United Kingdom Grant ID: BB/D001528/1 More Less keyboard_arrow_down

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5010,246

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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