Biosynthesis and multifaceted roles of reactive species in plant defense mechanisms during environmental cues
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
• Elucidates ROS and RNS biosynthesis and their spatiotemporal signaling dynamics. • Reveals ROS-RNS crosstalk modulating plant immunity and abiotic stress adaptation. • Highlights advanced imaging for in vivo visualization of reactive species in plants. • Identifies gaps in molecular specificity of ROS/RNS signaling and gene regulation. • Integrates ROS/RNS roles with hormonal and epigenetic networks in stress resilience. Reactive oxygen species (ROS) and reactive nitrogen species (RNS) are key components of plant metabolism, acting as cellular damage agents and essential signalling molecules. They play crucial roles in plant growth, development, and responses to environmental cues. This review clarifies their distinct and overlapping functions within plant signalling pathways. ROS and RNS are produced in organelles such as chloroplasts, mitochondria, and peroxisomes, where their concentrations are tightly regulated to balance signalling functions and prevent cellular damage. We explore their signalling roles, mechanisms underlying signal transduction, interactions across plant systems, and influence on plant stress responses. Evidence shows that ROS and RNS regulate adaptation to drought, salinity, pathogens, and herbivores. Advanced imaging techniques have enhanced our understanding of their cellular dynamics in redox signalling pathways, highlighting the need to balance their production and scavenging for optimal plant health. Understanding their biosynthesis, signalling, and interactions is crucial for unravelling their contributions to plant growth 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.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle