TaSnRK3.23B, a CBL-interacting protein kinase of wheat, confers drought stress tolerance by promoting ROS scavenging in Arabidopsis
Notice bibliographique
Résumé
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 Ca 2+ 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.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».