Decoding Long‐Distance Communication Under Mineral Stress: Advances in Vascular Signalling and Molecular Tools for Plant Resilience
Notice bibliographique
Résumé
Mineral nutrients are essential for plant growth, development and crop yield. Under mineral deficient conditions, plants rely on a sophisticated network of signalling pathways to coordinate their molecular, physiological, and morphological responses. Recent research has shown that long-distance signalling pathways play a pivotal role in maintaining mineral homeostasis and optimising growth. This review explores the intricate mechanisms of long-distance signalling under mineral deficiencies, emphasising its importance as a communication network between roots and shoots. Through the vascular tissues, plants transport an array of signalling molecules, including phytohormones, small RNAs, proteins, small peptides, and mobile mRNAs, to mediate systemic responses. Vascular tissues, particularly companion cells, are critical hubs for sensing and relaying mineral deficiency signals, leading to rapid changes in mineral uptake and optimised root morphology. We highlight the roles of key signalling molecules in regulating mineral acquisition and stress adaptation. Advances in molecular tools, including TRAP-Seq, heterografting, and single-cell RNA sequencing, have recently unveiled novel aspects of long-distance signalling and its regulatory components. These insights underscore the essential role of vascular-mediated communication in enabling plants to navigate heterogeneous mineral distribution environments and suggest new avenues for improving crop resilience and mineral use efficiency.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».