Destinée des S-RNases dans les tubes polliniques lors des croisements compatibles et incompatibles
Bibliographic record
Abstract
L’auto-incompatibilité (AI) est la capacité génétiquement déterminée d’une plante fertile de rejeter son propre pollen. Chez les Solanacées l’AI dépend des éléments d’un locus fort complexe (locus S) multigénique. L’élément du locus-S exprimé dans le pistil est une ribonucléase (S-RNase) dont le rôle est de dégrader l’ARN chez le pollen self, tandis que l’élément du locus S exprimé dans le pollen est un ensemble de protéines du type F-box, qui sont normalement impliquées dans la dégradation des protéines. Cependant, comment les S-RNases self restent actives lors des croisements incompatibles et comment les S-RNases non-self sont inactivées lors des croisements compatibles ce n’est encore pas clair. Un modèle propose que les S-RNases non-self soient dégradées lors des croisements compatibles. Un autre modèle propose que toutes les S-RNases, self et non-self, soient d'abord séquestrées à l’intérieur d’une vacuole, et elles y resteraient lors des croisements compatibles. Lors de croisements incompatibles, par contre, elles seraient relâchées dans le cytoplasme, où elles pourront exercer leur action cytotoxique. Notre étude tente de répondre à ces questions. Notamment, nous cherchons à mettre en évidence la localisation vacuolaire et/ou cytoplasmique des S-RNases et leur concentration par immunolocalisation, en utilisant un anticorps ciblant la S11-RNase de Solanum chacoense et la microcopie électronique à transmission. Nos résultats montrent que la densité de marquage observée pour les S-RNases cytoplasmiques est significativement plus haute dans les tubes incompatibles que dans ceux compatibles ce qui nous indique que pour qu’un tube pollinique soit compatible il doit contenir une faible densité de S-RNase cytoplasmique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".