<i>AREB/ABF/ABI5</i> transcription factors in plant defense: regulatory cascades and functional diversity
Notice bibliographique
Résumé
Basic leucine zipper transcription factors (TFs), also known as ABRE-BINDING PROTEINs/ABRE BINDING FACTORs (AREBs/ABFs), and ABA INSENSITIVE 5 (ABI5), show a great potential for the regulation of gene expressions in different crops under unfavorable conditions. These factors are involved in phytohormone signaling pathways, developmental metabolism, and growth regulation under environmental stresses. ABI5 functions alongside ABREs to regulate gene expression, with their promoter regions composed of the receptors PYR/PYL/RCAR, kinases (sucrose non-fermenting-1-related protein kinase 2) and phosphatases (PROTEIN PHOSPHATASE 2 C). These TFs participate in signaling pathways that regulate key genes and control numerous morphological, physiological, biochemical, and molecular processes under stressful environments. In this review, we studied ABFs/AREBs/ABI5s TFs, the phytohormone signaling pathways and their crosstalk, which play critical roles in regulating responses to abiotic stresses. The key TFs discussed in this work regulate various metabolic pathways and are promising candidates for the development of stress-resilient crops via CRISPR/CRISPR-associated protein technology to address threats to food security and sustainability in agriculture.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».