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Enregistrement W4407761883 · doi:10.1038/s44320-025-00086-5

Abundant clock proteins point to missing molecular regulation in the plant circadian clock

2025· article· en· W4407761883 sur OpenAlexfundno aff
Uriel Urquiza‐García, Nacho Molina, Karen Halliday, Andrew J. Millar

Notice bibliographique

RevueMolecular Systems Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilDirectorate for Biological SciencesShimane UniversityConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaEuropean CommissionUK Research and InnovationDeutsche ForschungsgemeinschaftYork University
Mots-clésBiologyCircadian clockMolecular clockCircadian rhythmBiological clockComputational biologyOscillating geneCell biologyBacterial circadian rhythmsGeneticsNeuroscienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the biochemistry behind whole-organism traits such as flowering time is a longstanding challenge, where mathematical models are critical. Very few models of plant gene circuits use the absolute units required for comparison to biochemical data. We refactor two detailed models of the plant circadian clock from relative to absolute units. Using absolute RNA quantification, a simple model predicted abundant clock protein levels in Arabidopsis thaliana , up to 100,000 proteins per cell. NanoLUC reporter protein fusions validated the predicted levels of clock proteins in vivo. Recalibrating the detailed models to these protein levels estimated their DNA-binding dissociation constants ( K d ). We estimate the same K d from multiple results in vitro, extending the method to any promoter sequence. The detailed models simulated the K d range estimated from LUX DNA-binding in vitro but departed from the data for CCA1 binding, pointing to further circadian mechanisms. Our analytical and experimental methods should transfer to understand other plant gene regulatory networks, potentially including the natural sequence variation that contributes to evolutionary adaptation.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations4
Publié2025
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