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Enregistrement W4315433203 · doi:10.3389/fpls.2022.1117833

Editorial: Untapped metabolic diversity in legume-characteristic pathways

2023· editorial· en· W4315433203 sur OpenAlexafffund
Mehran Dastmalchi, Sangeeta Dhaubhadel

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2023
Typeeditorial
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensWestern UniversityAgriculture and Agri-Food CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPlant metabolismBiologyDiversity (politics)BotanyPolitical scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Specialized metabolism in legume species -Defense and medicinal compoundsIn this special issue, new insights are found into the specialized metabolism of legumes and the gene families that play a significant role in defence and stress response.Plant defence is strictly regulated to allocate resources when and where needed, including an arsenal of constitutively expressed first responders and bioactive derivatives (phytoalexins) deployed de novo (VanEtten et al., 1994).From the perception of stress, damage, or infection, an intricate signalling cascade is triggered, via phytohormones, rendering changes, including cell wall modifications (Lionetti et al., 2007), metabolic shifts (Simons et al., 2011;Sukumaran et al., 2018), and the biosynthesis of specialized defence compounds (Förster et al., 2022).Researchers in this special issue have probed the underlying molecular factors responding to stresses, including salt and mercury stress ( Wanget al.; Alvarez-Rivera et al.) and Phytophthora sojae infection (Khatri et al.), as well as transport mechanisms for sequestration of specialized metabolites (Islam et al.).They have also developed metabolo-transcriptomic databases to investigate medicinal plants (Lin et al.) and leveraged these pathways via plant/heterologous culture bioreactors (Istiandari et al.; Lee et al.).Deep understanding of this metabolic "design space," using the resources reported in this issue, can help us tap into the potential of plant specialized metabolism and eventually move beyond the plant as a host or its catalogue of compounds.Two papers in this issue discuss the merits of the medicinal legume Glycyrrhiza uralensis or Chinese licorice (Istiandari et al.; Wang et al.).This plant has rhizomes that can be harvested in early autumn, dried, and pounded into a saccharine powder, 50 times sweeter than sugar (Glykys, meaning sweet in Greek).This natural demulcent has a soothing effect on the digestive tract.Glycyrrhiza species are also a source of myriad legume-characteristic metabolites, notably including glycyrrhizin, a saponin molecule.Environmental stresses, including salinity, can impact the composition and content of these roots (Behdad et al., 2020).Therefore, Wang et al. used an integrated metabolo- Frontiers in Plant Science frontiersin.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0100,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,013

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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