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Enregistrement W1946160680 · doi:10.1002/cyto.a.22696

Distinguishing 2N gamete nuclei from doublets in pollen using flow cytometry and pulse analysis

2015· article· en· W1946160680 sur OpenAlexafffund
Paul Kron, Brian C. Husband

Notice bibliographique

RevueCytometry Part A · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Reproductive Biology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGametePollenFlow cytometryCytometryPulse (music)BiophysicsBiologyPhysicsBotanyMolecular biologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The value of flow cytometry for quantifying unreduced (2N) pollen production in plants is well recognized; however, the approach has been limited by technical obstacles to obtaining high quality nuclei fluorescence histograms and the difficulty in distinguishing 2N nuclei from 1N doublets. Here, we use mathematical arguments and observations of fluorescence properties of angiosperm pollen nuclei to generate guidelines for applying pulse analysis to correct for doublets in pollen nuclei data. We show that the theoretical requirements for applying pulse analysis for doublet correction are met when nucleus fluorescence height and/or width measures in the unreduced gamete (2C DNA content) region exhibit bimodality (reflecting singlets and doublets) in combination with unimodal distributions of the same parameters in the reduced gamete (1C) region. These conditions are regularly met in the family Brassicaceae but not in the Asteraceae and Poaceae. We further show that when these requirements are met, pulse analysis estimates of doublet proportions are well correlated with estimates obtained with microscopy. We propose guidelines for doublet correction when estimating frequencies of unreduced male gametes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,247 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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