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Enregistrement W4417015618 · doi:10.5376/cgg.2025.16.0027

Regulatory Role of Promoter Variants in Cotton Stress-Responsive Genes

2025· article· W4417015618 sur OpenAlexvenueno aff
Jinhua Cheng, Mengting Luo

Notice bibliographique

RevueCotton Genomics and Genetics · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueResearch in Cotton Cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneAdaptabilityTranscription factorAbiotic stressPromoterGermplasmFunction (biology)Environmental stressHistoneGene–environment interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cotton, as one of the world's important economic crops, often faces abiotic stresses such as drought, saline-alkali conditions and extreme temperatures. These environmental pressures severely restrict its growth and development as well as the stability of its yield. In recent years, molecular genetic studies have shown that promoter variations play a key role in regulating the expression of stress response genes in cotton. This study systematically reviewed the structure and function of promoters, the classification and characteristics of cotton stress-response genes, as well as the types of promoter variations involved in regulation. It focused on analyzing how promoter polymorphisms lead to transcriptional regulatory differences under stress conditions and affect cotton's adaptability to environmental stress. The molecular mechanisms such as sequence variations in the promoter region, DNA methylation, histone modification, and transcription factor interactions were also deeply explored. Key stress response genes such as AtDREB1A , GhHSP70 , and GhERF1 were selected, and the specific functional manifestations of their promoter variations in salt tolerance, heat resistance, and drought resistance traits were introduced. This research is expected to provide new ideas for a deeper understanding of the regulatory network of plant environmental adaptability and promote the functional exploration and stress resistance improvement of cotton germplasm resources.

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 seuil0,003

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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