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Enregistrement W4405728214 · doi:10.3389/fpls.2024.1385414

Drought induced metabolic shifts and water loss mechanisms in canola: role of cysteine, phenylalanine and aspartic acid

2024· article· en· W4405728214 sur OpenAlexafffund
Raëd Elferjani, Shankar Pahari, Raju Soolanayakanahally, Krista Ballantyne, Eiji Nambara

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Surface Properties and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésTranspirationCanolaDrought toleranceEpicuticular waxBrassicaPhotosynthesisAbscisic acidStomatal conductanceCultivarWater-use efficiencyTurgor pressureBiologyAgronomyBotanyChemistryHorticultureWaxBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drought conditions severely curtail the ability of plants to accumulate biomass due to the closure of stomata and the decrease of photosynthetic assimilation rate. Additionally, there is a shift in the plant’s metabolic processes toward the production of metabolites that offer protection and aid in osmoadaptation, as opposed to those required for development and growth. To limit water loss via non-stomatal transpiration, plants adjust the load and composition of cuticle waxes, which act as an additional barrier. This study investigates the impact of soil water deficit on stomatal and epicuticular water losses, as well as metabolic adjustments in two canola (Brassica napus L.) cultivars—one drought-tolerant and the other drought-sensitive. Specifically, we examined the effect of a drought treatment, which involved reducing water holding capacity to 40%, on the levels of cysteine, sucrose, and abscisic acid (ABA) in the leaves of both cultivars. Next, we looked for potential differences in night, predawn, and early morning transpiration rates and the epicuticular wax load and composition in response to drought. A substantial rise in leaf cysteine was observed in both canola cultivars in response to drought, and a strong correlation was found between cysteine, ABA, and stomatal conductance, indicating that cysteine and sulfur may play a role in controlling stomatal movement during drought stress. Attributes related to CO2 diffusion (stomatal and mesophyll conductance) and photosynthetic capacity were different between the two canola cultivars suggesting a better management of water relations under stress by the drought-tolerant cultivar. Epicuticular waxes were found to adjust in response to drought, acting as an additional barrier against water loss. Surprisingly, both canola cultivars responded similarly to the metabolites (cysteine, sucrose, and ABA) and epicuticular waxes, indicating that they were not reliable stress markers in our test setup. However, the higher level of phenylalanine in the drought-tolerant canola cultivar is suggestive that this amino acid is important for adaptation to drier climates. Furthermore, a multitrait genotype-ideotype distance index (MGIDI) revealed the likely role of aspartic acid in sustaining nitrogen and carbon for immediate photosynthetic resumption after drought episodes. In conclusion, leveraging amino acid knowledge in agriculture can enhance crop yield and bolster resistance to environmental challenges.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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