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Enregistrement W1927392670 · doi:10.1111/j.1600-079x.2010.00817.x

Melatonin improves the survival of cryopreserved callus of <i>Rhodiola crenulata</i>

2010· article· en· W1927392670 sur OpenAlexaff
Yan Zhao, Liwang Qi, Weiming Wang, Praveen K. Saxena, Chun‐Zhao Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Pineal Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMedicinal Plants and Bioactive Compounds
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelatoninCallusCryopreservationCatalaseMalondialdehydeBotanyOxidative stressBiologyAntioxidantChemistryHorticultureBiochemistryEndocrinologyCell biologyEmbryo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An important aspect of the function of melatonin seems to be the mediation of stress caused by environmental and chemical factors. In the cryopreservation process, environmental changes including osmotic injury, desiccation, and low temperature can impose a series of stresses on plants. In this study, we evaluated the role of melatonin in stress protection during the process of cryopreservation using callus of an endangered plant species Rhodiola crenulata. The survival rate of the cryopreserved callus significantly increased when the callus was pretreated for 5 days with 0.1 μm melatonin prior to freezing in liquid nitrogen. Analysis of antioxidative activity following the pretreatment of callus with 0.1 μm melatonin showed a significant reduction in malondialdehyde production during various steps of cryopreservation. Enhanced peroxidase and catalase activity was observed in the callus after pretreatment with 0.1 μm melatonin compared to the control. These observations provide new evidence of the antioxidant/anti-stress function of melatonin, and it is the first report of its potential application in the preservation of elite endangered germplasm through the process of cryopreservation.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations149
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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