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Enregistrement W1485497853 · doi:10.1007/978-3-540-74051-3_26

Quantifying the Impact of ACC Deaminase-Containing Bacteria on Plants

2007· book-chapter· en· W1485497853 sur OpenAlexaff
Donna M. Penrose, Bernard R. Glick

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthylenePseudomonas putidaGermination1-Aminocyclopropane-1-carboxylic acidBacteriaChemistrySeedlingEnzymeHorticultureBiologyBiochemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1994, we reported that the bacterium, Pseudomonas putida GR12-2 (Lifshitz et al. 1986), a well-known plant growth promoting strain, contained the enzyme, 1-aminocyclopropane-1-carboxylic acid (ACC) deaminase (Jacobson et al. 1994). This enzyme hydrolyzes ACC, the immediate precursor of ethylene, in plant tissues (Yang and Hoffman 1984). Ethylene is required for seed germination by many plant species and the rate of ethylene production increases during germination and seedling growth (Abeles et al. 1992). Although low levels of ethylene appear to enhance root initiation and growth, and promote root extension, high levels of ethylene produced by fast growing roots can lead to inhibition of root elongation (Mattoo and Suttle 1991;Ma et al. 1998).We have proposed a model that suggests that ACC deaminase-containing plant growth promoting bacteria can lower ethylene levels and thus stimulate plant growth (Glick et al. 1998). It is quite likely that much of the ACC produced during ethylene biosynthesis is taken up by the bacterium and subsequently hydrolyzed to α-ketobutyrate and ammonia by ACC deaminase. The uptake and cleavage of ACC by ACC deaminase would decrease the amount of ACC, as well as ethylene.

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 seuil0,006

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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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