Notice bibliographique
Résumé
Abstract The majority of foods consumed by humans and their domesticated animals as food sources are ultimately obtained from plants, especially seeds. The storage products in seeds are predominately carbohydrates, oils and proteins, which are synthesised and stored in specialised tissues during seed development. Ultimately the storage products ensure successful establishment of the new plant, and the vigour of the young seedling. For example, the reserves are utilised following germination to support early growth of the seedling, allowing it to survive before it commences photosynthesis and autotrophic growth. Some of the storage compounds of seeds play a direct protective role, allowing the seed to withstand water loss during the final stages of its development, and to survive in the dry state for long periods under adverse environmental conditions. Molecular, proteomic and other approaches are elucidating the regulatory networks of genes and encoded proteins that underlie the biochemical and physiological basis of seed maturation, and the accumulation of stored compounds. Key Concepts: Seed proteins directly provide more than half of the global intake of dietary protein in humans. In seeds, storage products (carbohydrates, oils and proteins) are accumulated during maturation and are utilised following germination to support early growth of the seedling. Likewise, storage products accumulated over winter in tree bark, tubers and perennial weed roots provide nutrients for rapid resumption of growth in the spring. There are regulatory networks of genes and encoded proteins that control the accumulation of stored compounds during seed maturation. Some of the storage products accumulated in seeds and plants are related to their longevity and protect them against environmental stresses. The genetic engineering of the storage products of seeds and plants is directed towards improving their nutritional, stability and food processing properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».