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Enregistrement W7116798224 · doi:10.64898/2025.12.20.695708

Exogenous auxins for proline regulation in heat-stressed plants

2025· article· W7116798224 sur OpenAlexaff
Abdussabur M. Kaleh, Joann K. Whalen

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuxinProlineCrosstalkCatabolismAbscisic acidOsmolyteProline dehydrogenaseAbiotic stressMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Microbial indole-3-acetic acid (IAA) has long been recognized as a driver of plant growth and developmental plasticity. Recent studies show that microbial IAA production is sustained or even enhanced at elevated temperatures, suggesting that microbial auxins may contribute to plant thermotolerance by stabilizing auxin signalling and supporting metabolic adaptation. Here, we synthesize emerging molecular and physiological evidence linking microbial IAA to proline turnover during thermomorphogenesis. We propose that microbial IAA establishes a regulatory window in which proline metabolism transitions between early osmoprotective synthesis and later catabolism that fuels elongation and redox balance. This integration involves crosstalk between the HSP90-TIR1 auxin perception module, heat-responsive MPK-IAA8 signalling, mitochondrial redox regulators (SSR1, HSCA2), and hormonal interactions with abscisic acid and ethylene. We outlined four mechanistic hypotheses and associated experiments to test how microbial IAA modulates proline homeostasis. This framework highlights microbial auxins as metabolic integrators during heat stress and provides a conceptual basis for leveraging auxin-producing microbes to enhance plant resilience under global warming. Highlight Microbial auxins modulate the proline cycle during heat stress by integrating hormonal, redox, and mitochondrial signals, offering a mechanistic framework for how microbial IAA enhances thermomorphogenesis and plant heat 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,206 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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