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Enregistrement W4406389733 · doi:10.1186/s12870-025-06091-y

TaSnRK3.23B, a CBL-interacting protein kinase of wheat, confers drought stress tolerance by promoting ROS scavenging in Arabidopsis

2025· article· en· W4406389733 sur OpenAlexaff
Feiyan Dong, Yide Liu, Huadong Zhang, Yaqian Li, Jinghan Song, Sheng Chen, Shuailei Wang, Zhanwang Zhu, Yan Li, Yike Liu

Notice bibliographique

RevueBMC Plant Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologyArabidopsisScavengingReactive oxygen speciesDrought stressCell biologyKinaseProtein kinase AFight-or-flight responseBotanyGeneGeneticsBiochemistryAntioxidantMutant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sucrose non-fermenting-1-related protein kinases (SnRKs) have been implicated in plant growth and stress responses. Although SnRK3.23 is known to be involved in drought stress, the underlying mechanism of resistance differs between Arabidopsis and rice, and little is known about its function in wheat. In the current work, TaSnRK3.23B was detected on the cell membrane and in the nucleus. TaSnRK3.23B overexpression in Arabidopsis promoted reactive oxygen species (ROS) scavenging via the accumulation of antioxidant enzymes, including superoxide dismutase (SOD), catalase (CAT), and peroxidase (POD) and then conferred significant tolerance to drought. The prediction analysis, yeast two-hybrid, and bimolecular fluorescence complementation (BiFC) assays revealed that TaSnRK3.23B interacted with TaCBL2B and TaCBL6B, which are calcineurin B-like (CBL) proteins. The predicted model demonstrated that TaSnRK3 subfamily proteins participate in Ca2+ signaling mediated by TaCBL2B/TaCBL6B and subsequently provide drought stress tolerance by promoting ROS scavenging in wheat. Altogether, the obtained findings contribute to a better understanding of the functions of SnRK3.23 in wheat and offer genetic suggestions for improving drought resistance of wheat.

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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,363

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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