Microscale geometrical features in the plant leaf epidermis confer enhanced resistance to mechanical failure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In many plant species, epidermal tissues of leaves and petals feature irregular wavy cell geometries forming jigsaw puzzle patterns. At the origin of plant tissues are simple polyhedral progenitor cells that divide and grow into a kaleidoscopic array of morphologies that underpin plant organ functionality. The wide prevalence and great diversity of the wavy cell shape in the plant kingdom point to the significance of this trait and its tunability by environmental pressures. Despite multiple attempts to explain the advent of this complex cell geometry by evolutionary relevant functionality, our understanding of this peculiar tissue patterning preserved through evolution remains lacking. Here, by combining microscopic and macroscopic fracture experiments with computational fracture mechanics, we show that wavy epidermal cells toughen the plants’ protective skin. Based on a multi-scale approach, we demonstrate that, biological and synthetic materials alike can be toughened through an energy-efficient patterning process. Our data reveal a ubiquitous and tunable structural-mechanical mechanism employed in the macro-scale design of plants to protect them from the detrimental effects of surface fissures and to enable and guide the direction of beneficial fractures. We expect these data to inform selective plant breeding for traits enhancing plant survival under changing environmental conditions. From a materials engineering perspective, this work exemplifies that plants hold sophisticated design principles to inspire human-made materials.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».