Comparative analysis of heat‐stress‐induced abscisic acid and heat shock protein responses among pea varieties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Heat shock proteins (HSPs) and abscisic acid (ABA) play important roles in plant heat responses but have not been extensively studied in pea ( Pisum sativum L.), whose heat susceptibility is well known. In this study, four pea varieties varying in heat tolerance based on field trials were evaluated. Plants were heat stressed for 3, 6, 12, or 24 h at 38 °C before pollination. Anther and stipule RNA from the same flowering node were sampled for transcriptional profiling of PsHSP18.1 and PsHSP71.2 . Additional stipules were sampled for the quantification of ABA concentration and its five key catabolites from the four major ABA catabolic pathways by ultra‐high performance liquid chromatography–selected reaction monitoring mass spectrometry (UHPLC‐SRM/MS). The transcription of both HSP genes was upregulated because of heat stress (HS). In stipules, the upregulation was greatest at 3 h HS, whereas in anthers, the induced transcription was similar among different hours of HS. Likewise, more ABA accumulated in the ABA metabolism pool because of HS, and the ABA response started rapidly after 3 h of treatment. Heat‐tolerant varieties had a higher ABA synthesis and turnover rate at 3 h HS than their respective heat‐susceptible counterparts. This study provides new insights into different heat tolerance among Canadian pea varieties regarding HSP and ABA hormone regulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».