A Plant biostimulant prepared from <i>Ascophyllum nodosum</i> Induces Flowering by Regulating the <scp><i>MIR156</i></scp>‐mediated Age Pathway in Arabidopsis
Notice bibliographique
Résumé
Flowering, the change from vegetative development to the reproductive phase, represents a crucial and intricate stage in the life cycle of plants, which is tightly controlled by both internal and external factors. In this study, we investigated the effect of Ascophyllum nodosum extract (ANE) on the flowering time of Arabidopsis. We found that a 0.1% concentration of ANE induced flowering in Arabidopsis, accompanied by the upregulation of key flowering time genes: FT (FLOWERING LOCUS T), SOC1 (SUPPRESSOR OF OVEREXPRESSION OF CONSTANS 1), and LFY (LEAFY). Further investigation showed that ANE specifically promotes flowering through the MIR156-mediated age pathway. ANE treatment resulted in the repression of negative regulator genes, MIR156, while simultaneously enhancing the expression of positive regulator genes, including SPLs and MIR172. This, in turn, led to the downregulation of AP2-like genes, which are known as floral repressors. It is worth noting that ANE did not alleviate the late flowering phenotype of MIR156-overexpressing plants and spl mutants. Furthermore, ANE-derived fucoidan mimics the function of sugars in regulating MIR156, closely mirroring the effects induced by ANE treatments. It suppresses the transcript levels of MIR156 and AP2-like genes while inducing those of SPLs and MIR172, thereby reinforcing the involvement of fucoidan in the control of flowering by ANE. In summary, our results demonstrate that ANE induces flowering by modulating the MIR156-SPL module within the age pathway, and this effect is mediated by fucoidan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».