An ABA‐serotonin module regulates root suberization and salinity tolerance
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».