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Enregistrement W1528676623 · doi:10.5772/35960

Combinatorial Networks Regulating Seed Development and Seed Filling

2012· book-chapter· en· W1528676623 sur OpenAlexaff
Mingjun Gao, Gordon Gropp, Shu Wei, D. Dwayne, J. Derek

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Reproductive Biology
Établissements canadiensSaskatoon Medical ImagingAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndospermOvuleZygoteBiologyPloidyEmbryoHuman fertilizationDouble fertilizationBotanyEgg cellSpermCell biologyEmbryogenesisGeneticsPollinationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Embryogenesis 190 shapes and sizes, a common element in plant seeds is the storage reserves that generally consist of starch, storage lipid triacylglycerols (TAGs) and specialized seed storage proteins (SSPs). Given the importance of seeds, such as those of legumes or cereals, in human and animal diets, much research has been devoted to improving qualitative and quantitative traits associated with seed components such as palatability and nutritional quality. As such, understanding the metabolism and development during seed filling has been a major focus of plant research. The recent development of a range of chemical, physiological, molecular genetics and post-genomics approaches has allowed rapid progress toward understanding the processes of early seed development, maturation, dormancy, after-ripening and germination, but has also provided opportunities to control and modify both the quality and quantity of seed products In recent years, much effort has been devoted to elucidating the intricate regulatory networks that control seed development and maturation, where hormone and sugar signaling together with a set of developmentally regulated transcription factors and chromatin remodeling proteins are involved. Here, we summarize the most recent advances in our understudying of this complex regulatory network and its role in the control of seed development and seed filling.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,220
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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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