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Enregistrement W4413843658 · doi:10.1093/plcell/koaf212

Natural variation in <i>CHELATASE SUBUNIT I-A</i> increases grain weight and enhances wheat yield

2025· article· en· W4413843658 sur OpenAlexaff
博明 田尾, Yike Liu, Mingjie Lyu, Rui Chen, Jian Ma, Changbin Yin, Ju Huang, Zhen Yu Fu, Qilu Song, Fei Lü, Xiangqi Zhang, Yuling Jiao

Notice bibliographique

RevueThe Plant Cell · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensInstitute of Genetics
Organismes subventionnairesStamps Scholars ProgramKey Research and Development Projects of Shaanxi ProvinceInstitute of Crop Sciences, Chinese Academy of Agricultural SciencesNational Key Research and Development Program of ChinaChinese Academy of Agricultural SciencesPeking UniversityNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologyGrain yieldYield (engineering)Protein subunitVariation (astronomy)Winter wheatAgronomyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grain weight is a major determinant of wheat (Triticum aestivum L.) yield and is controlled by quantitative trait loci (QTLs) derived from natural variations. Here, we report the cloning of a major yield QTL in bread wheat that functions in the chlorophyll biosynthesis pathway. We found that the natural variation of CHELATASE SUBUNIT I-A (CHLI-A), encoding a magnesium chelatase subunit, enhances chlorophyll content and photosynthesis rate, leading to increased leaf area and grain weight. Increasing CHLI-A expression increases grain weight, indicating that photosynthesis is a limiting factor of wheat yield potential. The CHLI-A gene is absent in a portion of elite varieties, suggesting the potential of using this gene to improve grain yield in wheat.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,178 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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