High-temperature adaptation of an <i>OsNRT2.3</i> allele is thermoregulated by small RNAs
Notice bibliographique
Résumé
Climate change negatively affects crop yield, which hinders efforts to reach agricultural sustainability and food security. Here, we show that a previously unidentified allele of the nitrate transporter gene OsNRT2.3 is required to maintain high yield and high nitrogen use efficiency under high temperatures. We demonstrate that this tolerance to high temperatures in rice accessions harboring the HTNE-2 (high temperature resistant and nitrogen efficient-2) alleles from enhanced translation of the OsNRT2.3b mRNA isoform and the decreased abundance of a unique small RNA (sNRT2.3-1) derived from the 5′ untranslated region of OsNRT2.3 . sNRT2.3-1 binds to the OsNRT2.3a mRNA in a temperature-dependent manner. Our findings reveal that allelic variation in the 5′ untranslated region of OsNRT2.3 leads to an increase in OsNRT2.3b protein levels and higher yield during high-temperature stress. Our results also provide a breeding strategy to produce rice varieties with higher grain yield and lower N fertilizer input suitable for a sustainable agriculture that is resilient against 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».