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Enregistrement W4400352989 · doi:10.1073/pnas.2404887121

The MKK3 MAPK cascade integrates temperature and after-ripening signals to modulate seed germination

2024· article· en· W4400352989 sur OpenAlexfundno aff
Masahiko Otani, Ryo Tojo, Sarah Regnard, Lipeng Zheng, Takumi Hoshi, Suzuha Ohmori, Natsuki Tachibana, Tomohiro Sano, Shizuka Koshimizu, K. Ichimura, Jean Colcombet, Naoto Kawakami

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed Germination and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRIKENArizona Biomedical Research CommissionTokyo University of Agriculture and TechnologyTokyo University of AgricultureShimane UniversityConnaught FundMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyAgence Nationale de la RechercheMeiji University
Mots-clésRipeningGerminationCascadeBiologyChemistryCell biologyBotanyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations21
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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