Hypostatin, a new small molecule inhibitor of plant cell expansion, is glyco-activated in vivo
Notice bibliographique
Résumé
Natural variation in humans in the response to a bioactive or drug-like small organic molecule is defined as pharmacogenetic variation. Studies have shown that variation in both drug metabolism genes and drug target loci can cause inter-individual variation in drug response. For example, sequence differences in UDP-glucuronosyl transferases (UGTs), which glycosylate xenobiotics, can affect drug sensitivity by affecting rates of drug detoxification. Although this subject has been explored extensively in humans, the biological pervasiveness of pharmacogenetic variation had not been systematically examined. If pervasive, pharmacogenetic variation in model systems could be used for both functional studies and to gain deeper insight into the mechanisms of this important form of natural variation. To examine this question, 8 geographically diverse Arabidopsis accessions were screened on a 10,000 member chemical library. I focused on new inhibitors of cell expansion in the etiolated hypocotyl. In total, 742 chemicals (7.4%) caused greater than 20% inhibition of hypocotyl cell expansion. 11 weak polymorphic chemicals were uncovered, as well as a strong polymorphic hypocotyl cell expansion inhibitor, named hypostatin. My work has firmly established the existence of pharmacogenetic variation in Arabidopsis.
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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) | 0,002 | 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 ».