Strigolactone insensitivity affects the hormonal homeostasis in barley
Notice bibliographique
Résumé
In response to environmental changes, plants continuously make architectural changes in order to optimize their growth and development. The regulation of plant branching, influenced by environmental conditions and affecting hormone balance and gene expression, is crucial for agronomic purposes due to its direct correlation with yield. Strigolactones (SL), the youngest class of phytohormones, function to shape the architecture of plants by inhibiting axillary outgrowth. Barley plants harboring the mutation in the HvDWARF14 (HvD14) gene, which encodes the SL-specific receptor, produce almost twice as many tillers as wild-type (WT) Sebastian plants. Here, through hormone profiling and comparison of transcriptomic and proteomic changes between 2- and 4-week-old plants of WT and hvd14 genotypes, we elucidate a regulatory mechanism that might affect the tillering of SL-insensitive plants. The analysis showed statistically significant increased cytokinin content and decreased auxin and abscisic acid content in 'bushy' hvd14 compared to WT, which aligns with the commonly known actions of these hormones regarding branching regulation. Further, transcriptomic and proteomic analysis revealed a set of differentially expressed genes (DEG) and abundant proteins (DAP), among which 11.6% and 14.6% were associated with phytohormone-related processes, respectively. Bioinformatics analyses then identified a series of potential SL-dependent transcription factors (TF), which may control the differences observed in the hvd14 transcriptome and proteome. Comparison to available Arabidopsis thaliana data implicates a sub-selection of these TF as being involved in the transduction of SL signal in both monocotyledonous and dicotyledonous plants.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».