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Enregistrement W4377565945 · doi:10.3389/fpls.2023.1193542

Editorial: The role of stress proteins in plants under abiotic stress

2023· editorial· en· W4377565945 sur OpenAlexaff
Peng Zhou, Steffen P. Graether, Longxing Hu, Wanjun Zhang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2023
Typeeditorial
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbiotic stressAbiotic componentStress (linguistics)BiologyBotanyEcologyGeneticsPhilosophyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

analysis, the stress-associated protein, the stress-activated protein kinase, late embryogenesis abundant protein Editorial on the Research TopicThe role of stress proteins in plants under abiotic stress Extreme environmental conditions pose significant challenges to plant survival and productivity.Over time, plants have evolved a myriad of defense mechanisms to mitigate the detrimental effects of adverse conditions.These mechanisms induce the production of a plethora of protective proteins, which play a crucial role in preserving the normal physiological and biochemical processes of plants under stress.In-depth investigation of these stress proteins may uncover significant insights into their potential applications in agricultural production.Various stress proteins have been identified, such as late embryogenesis abundant proteins (LEA proteins, including dehydrins), reactive oxygen species (ROS) scavenging enzymes, heat shock proteins (HSPs) that serve as molecular chaperones to preserve enzyme activity and protein structure, and enzymes responsible for maintaining plant redox status and eliminating oxygen free radicals.Current research has delved into the significance and mechanisms of these stress proteins, expanding our understanding of both their depth and scope.This knowledge has been extensively applied to the study of numerous plant species, ultimately contributing to the enhancement of agricultural production and improvement of ecological environments in the long term.This Research Topic has been meticulously organized, featuring three original research articles and one comprehensive review, designed to emphasize recent advancements in the following areas: (1) in-depth functional analysis of stress proteins, (2) regulatory networks of stress proteins, (3) bioinformatics analysis of stress proteins within the context of big data, and the cross-species evolutionary relationships of stress proteins.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,022

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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