The MKK3 MAPK cascade integrates temperature and after-ripening signals to modulate seed germination
Notice bibliographique
Résumé
The timing of seed germination is controlled by the combination of internal dormancy and external factors. Temperature is a major environmental factor for seed germination. The permissive temperature range for germination is narrow in dormant seeds and expands during after-ripening (AR) (dormancy release). Quantitative trait loci analyses of preharvest sprouting in cereals have revealed that MKK3, a mitogen-activated protein kinase (MAPK) cascade protein, is a negative regulator of grain dormancy. Here, we show that the MAPKKK19/20-MKK3-MPK1/2/7/14 cascade modulates the germination temperature range in Arabidopsis seeds by elevating the germinability of the seeds at sub- and supraoptimal temperatures. The expression of MAPKKK19 and MAPKKK20 is induced around optimal temperature for germination in after-ripened seeds but repressed in dormant seeds. MPK7 activation depends on the expression levels of MAPKKK19/20 , with expression occurring under conditions permissive for germination. Abscisic acid (ABA) and gibberellin (GA) are two major phytohormones which are involved in germination control. Activation of the MKK3 cascade represses ABA biosynthesis enzyme gene expression and induces expression of ABA catabolic enzyme and GA biosynthesis enzyme genes, resulting in expansion of the germinable temperature range. Our data demonstrate that the MKK3 cascade integrates temperature and AR signals to phytohormone metabolism and seed germination.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».