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Enregistrement W4395098302 · doi:10.5376/rgg.2024.15.0003

Response Analysis of Root and Leaf Physiology and Metabolism under Drought Stress in Rice

2024· article· en· W4395098302 sur OpenAlexvenueno aff
Yulin Zhu, Shen Zicai, Jun Tao

Notice bibliographique

RevueRice Genomics and Genetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRice Cultivation and Yield Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrought stressBiologyWater stressRoot (linguistics)Fight-or-flight responseBotanyPhysiologyGenePhilosophyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study reveals the complex adaptive mechanisms of plants in response to water stress by deeply analyzing the physiological and molecular responses of rice roots and leaves under drought conditions. In terms of morphological structure adjustment, the root system optimizes water absorption by increasing length and root hair density, as well as adjusting growth strategies; Leaves reduce water evaporation by reducing surface area and adjusting stomatal density. At the molecular level, both roots and leaves exhibit similar and different gene expression patterns, involving pathways such as dehydration responsive element binding (DREB) signaling. Future research needs to address issues such as the interaction between root systems and soil microorganisms, differences in root systems among different rice varieties, and the molecular mechanisms of photosynthesis and transpiration. Through advanced molecular biology and genetic techniques, the search for new drought resistance genes is expected to provide scientific basis for drought tolerance breeding. Deeply exploring the molecular interaction network between roots and leaves will better elucidate the mechanism of rice's drought resistance and provide important support for the sustainable development of global agriculture.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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