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Enregistrement W4405467399 · doi:10.1016/j.envexpbot.2024.106079

Investigating the impact of spring (Vrn-A1) and winter (vrn-A1) vernalization alleles on frost tolerance induced by light spectrum and low temperatures in different wheat backgrounds

2024· article· en· W4405467399 sur OpenAlexaff
Mohamed Ahres, Tamás Pálmai, Zsuzsanna Farkas, Zsolt Gulyás, Alexandra Soltész, Péter Borbély, Zahra Tahmasebi, Brian Fowler, Gábor Galiba

Notice bibliographique

RevueEnvironmental and Experimental Botany · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to elevated CO2
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs HivatalNemzeti Kutatási és Technológiai Hivatal
Mots-clésVernalizationFrost (temperature)Winter wheatSpring (device)BiologyBotanyAlleleGeneticsAgronomyGenephotoperiodismMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for exposure to low, but non-freezing temperatures is a common aspect of both cold acclimation and vernalization, suggesting a possible link between these two processes. Cold hardiness levels are regulated by the C-repeat binding factor (CBF) regulon, whereas vernalization requirements are influenced by vernalization genes ( VRN s). The VRN1 gene has an epistatic effect on the CBF regulon, reducing frost tolerance during post-vernalization. It is widely acknowledged that, apart from low temperature, light also serves as an external signal influencing the expression of CBF genes indicating that photoperiod and light quality play important roles in regulating cold acclimation processes. For instance, frost-tolerant winter wheat illuminated by white light with additional far-red light increases frost resistance due to low red:far-red (R:FR) ratio. However, information regarding the regulation or influence of VRN1 gene on the light quality induced frost tolerance is currently lacking. In the present study, reciprocal near-isogenic lines (NILs) produced from crossing the non-hardy spring-habit ( Vrn-A1 ) cultivar ‘Manitou’ with the very cold-hardy winter-habit ( vrn-A1 ) cultivar ‘Norstar’ were used. Our objective was to investigate how winter/spring VRN1 alleles ( vrn-A1 / Vrn-A1 ), inserted in the same genetic background, affect wheat frost tolerance under different spectral illuminations at temperatures of 15 °C and 5 °C. Based on freezing tests and the cold-related gene expressions patterns, it appears that the light-induced frost tolerance does not completely depend on VRN1 gene expression but is strongly dependent on the background. Additionally, the presence of the spring allele is capable of sensitizing an otherwise frost-tolerant genotype to frost. • Light-induced frost tolerance depends on the genetic background and allelic variation of VRN-A1 . • VRN1 expression reduces light-induced frost tolerance, regardless of background. • FR and B light supplementation is more effective in winter wheat. • B light effectively induces frost tolerance at 15°C but can be detrimental at 5°C. • CBF14 correlated with frost tolerance but was not involved in light regulation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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