Growth‐limiting drought increases sensitivity of Asian rice (<i>Oryza sativa</i>) leaves to heat shock through physiological and spatially distinct transcriptomic responses
Notice bibliographique
Résumé
Growth-limiting droughts (GLD) impair tissue expansion and delay developmental transitions but are often not considered as stressors, as many physiological traits are only slightly altered relative to well-watered counterparts. Concurrently, cell size, biochemical makeup, and transcriptome profiles vary along the leaf blade in accordance with the partitioning of distinct functions to spatially defined regions of the leaf. This suggests that because different parts of the leaf have underlying differences in their transcriptome profiles, they might respond to GLD in distinctive ways. Moreover, how antagonistic stressors influence physiology and gene expression in different zones of leaves is an open question. In this study, we profiled growth, anatomy, and gas exchange in Asian rice (Oryza sativa) leaves developed in well-watered and GLD conditions, with or without a secondary heat shock. We dissected leaves into seven equal-length segments for transcriptome analysis in these conditions. We hypothesized that GLD would make the leaves more sensitive to heat shock and would disrupt the underlying heterogeneity of the leaf transcriptome. GLD plants were more strongly affected by heat shock with respect to gas exchange and the number and types of genes that were differentially expressed and that these differences varied along the leaf blade. We developed an eFP browser tool with these data to facilitate exploration and hypothesis testing. These findings show that even mild drought treatments are sufficient to impact responses to antagonistic stressors and that substantial within-organ variance exists with respect to stress responses.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».