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Enregistrement W4403378699 · doi:10.54254/2753-8818/54/2024au0118

Gibberellic Acid and Abscisic Acid Effects on Germination Across Arabidopsis Genotypes: Confirmation of Compound Identity and Genotypic Responses

2024· article· en· W4403378699 sur OpenAlexaff
Xinyun Xu

Notice bibliographique

RevueTheoretical and Natural Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Reproductive Biology
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbscisic acidGibberellic acidGerminationGenotypeArabidopsisBiologyBotanyIdentity (music)GeneBiochemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that plant growth depends on the interaction of auxin and hormones, but whether different hormones have different effects on seed growth in different varieties is not fully understood. This study used a controlled experimental setup in which seeds from three different genotypes (assumed to be wild-type, abscisic acid (ABA) insensitive, and gibberellic acid (GA) deficient) were exposed to treatments of these compounds (labeled compounds A and B), as well as a control treatment using ethanol. Our results confirm the identities of Compound A as gibberellic acid and Compound B as abscisic acid through their consistent effects on seed germination. Gibberellic acid (Compound A) significantly enhanced germination across all genotypes. With the help of Gibberellic acid, GA-deficient genotype also showed a dramatic increase in germination rates which suggested a compensatory effect. Conversely, abscisic acid (Compound B) markedly inhibited germination, with the most pronounced effect observed in the wild-type genotype. The ABA-insensitive genotype demonstrated reduced susceptibility to Compound B, supporting its phenotypic characterization. The study highlights the key antagonistic role of gibberellic acid and abscisic acid in seed germination, providing valuable insights into defining genotypic-phenotypic interactions in plant responses to environmental and chemical signals.

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 seuil0,004

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,284 · 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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