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Enregistrement W4409734139 · doi:10.1186/s12870-025-06580-0

Identification of critical transition signal (CTS) to characterize regulated stochasticity during ABA-induced growth-to-defense transition

2025· article· en· W4409734139 sur OpenAlexaff
Rasmieh Hamid, Bahman Panahi, Feba Jacob, Amir Ghaffar Shahriari

Notice bibliographique

RevueBMC Plant Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensEtobicoke General Hospital
Organismes subventionnairesAgricultural Biotechnology Research Institute of Iran
Mots-clésBiologyIdentification (biology)Transition (genetics)SIGNAL (programming language)Cell biologyComputational biologyEvolutionary biologyEcologyGeneticsComputer scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Abscisic acid (ABA) plays a central role in regulating plant responses to abiotic stress. It orchestrates a complex regulatory network that facilitates the transition from growth to defense. Understanding the molecular mechanisms underlying this ABA-induced transition from growth to defense is essential for elucidating plant adaptive strategies under environmental stress conditions. RESULTS: In this study, we used a refined dynamic network biomarker (DNB) approach to quantitatively identify the critical transition signal (CTS) and characterize the regulated stochasticity during the ABA-induced transition from growth to defense in Arabidopsis thaliana. By integrating high-resolution time-series RNA-seq data with dynamic network analysis, we identified a set of DNB genes that serve as key molecular regulators of this transition. The critical transition phase was identified precisely at the ninth time point (6 h after treatment), which marks the crucial switch from a growth-dominated to a defense -oriented state. Gene Ontology (GO) enrichment analysis revealed a significant overrepresentation of defense-related biological processes, while STRING network analysis revealed strong functional interactions between DNB genes and differentially expressed genes (DEGs) and highlighted key regulatory hubs. In particular, key hub genes such as PIF4, TPS8, NIA1, and HSP90-5 were identified as potential master regulators of ABA-mediated defense activation, highlighting their importance for plant stress adaptation. CONCLUSIONS: By integrating a network-driven transcriptomic analysis, this study provides new insights into the molecular basis of ABA-induced transitions from growth to defense. The identification of CTS provides a new perspective on regulated stochasticity in plant stress responses and provides a conceptual framework for improving crop stress resistance. In addition, the establishment of a comprehensive database of ABA-responsive defense genes represents a valuable resource for future research on plant adaptation and resilience.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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