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Enregistrement W4287092723 · doi:10.1111/nph.18397

An ABA‐serotonin module regulates root suberization and salinity tolerance

2022· article· en· W4287092723 sur OpenAlexaff
Haiping Lu, Qing Gao, Jian‐Pu Han, Xiaohao Guo, Qing Wang, Illimar Altosaar, Marie Barberon, Jian‐Xiang Liu, Angharad M. R. Gatehouse, Qingyao Shu

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Surface Properties and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSuberinArabidopsisEndodermisAbiotic stressAbscisic acidBotanyBiologySerotoninSalinityChemistryBiochemistryLigninGeneMutantEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Suberin in roots acts as a physical barrier preventing water/mineral losses. In Arabidopsis , root suberization is regulated by abscisic acid (ABA) and ethylene in response to nutrient stresses. ABA also mediates coordination between microbiota and root endodermis in mineral nutrient homeostasis. However, it is not known whether this regulatory system is common to plants in general, and whether there are other key molecule(s) involved. We show that serotonin acts downstream of ABA in regulating suberization in rice and Arabidopsis and negatively regulates suberization in rice roots in response to salinity. We show that ABA represses transcription of the key gene ( OsT5H ) in serotonin biosynthesis, thus promoting root suberization in rice. Conversely, overexpression of OsT5H or supplementation with exogenous serotonin represses suberization and reduces tolerance to salt stress. These results identify an ABA‐serotonin regulatory module controlling root suberization in rice and Arabidopsis , which is likely to represent a general mechanism as ABA and serotonin are ubiquitous in plants. These findings are of significant importance to breeding novel crop varieties that are resilient to abiotic stresses and developing strategies for production of suberin‐rich roots to sequestrate more CO 2 , helping to mitigate the effects of climate change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations51
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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