MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1963820204 · doi:10.1021/jf049291b

Imaging Molecular Chemistry of Pioneer Corn

2004· article· en· W1963820204 sur OpenAlexafffund
Peiqiang Yu, J. J. McKinnon, Colleen Christensen, David A. Christensen

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synchrotron Fourier transform infrared (FTIR) microspectroscopy as a rapid, direct, and nondestructive analytical technique can explore molecular chemical features of the microstructure of biological samples. The objective of this study was to use synchrotron FTIR microspectroscopy to image the molecular chemistry of corn (cv. Pioneer 39P78) to reveal spatial intensity and distribution of chemical functional groups in corn tissue. This experiment was performed at the U2B station of the National Synchrotron Light Source in Brookhaven National Laboratory (NSLS-BNL, Upton, NY). The Pioneer corn tissue was imaged from the pericarp, seed coat, aleurone, and endosperm under peaks at 1736 (carbonyl C=O ester), 1510 (aromatic compound), 1650 (amide I), 1550 (amide II), 1246 (cellulosic material), 1160 (CHO), 1150 (CHO), 1080 (CHO), 929 (CHO), 860 (CHO), 3350 (OH and NH stretching), 2929 (CH(2) stretching band), and 2885 cm(-1) (CH(3) stretching band). The results showed that with synchrotron FTIR microspectroscopy, the images of the molecular chemistry of Pioneer corn could be generated. Such information on the microstructural-chemical features of grain corn can also be used for corn breeding programs for selecting superior varieties of corn for targeted food and feed purposes and for prediction of corn quality and nutritive value for humans and animals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, 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

Citations74
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural and Food ChemistryMême sujetMetabolomics and Mass Spectrometry StudiesTravaux en français237 207