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Enregistrement W1964332999 · doi:10.1186/1753-6561-5-s7-o22

Greenhouse and field evaluation of transgenic poplars with modified gibberellin metabolism and signaling genes

2011· article· en· W1964332999 sur OpenAlexaff
Venkatesh Viswanath, Cathleen Ma, Elizabeth Etherington, Palitha Dharmawardhana, David Pearce, Stewart B. Rood, Victor Busov, Steven H. Strauss

Notice bibliographique

RevueBMC Proceedings · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Molecular Biology Research
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGibberellinGreenhouseTransgeneGeneBiomass (ecology)Metabolic pathwayGenetically modified cropsBiotechnologyBiologyComputational biologyBotanyGeneticsAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although there have been many observations of transgenes leading to improved plant growth in greenhouse experiments, there is a paucity of data that have been validated by multiple greenhouse experiments or field studies.Genes that encode regulators of gibberellin metabolic pathways were among the first reported to improve biomass growth in trees, and thus were the logical focus of this study.Poplars were transformed with eight different transgenic constructs designed to modify gibberellin biosynthesis and/or signaling.Dramatic improvements in growth rate were observed for several constructs under greenhouse conditions.However, these were often not seen in repeated greenhouse studies, and were statistically unconfirmed for most constructs in the field.Our results underline the importance of multiple greenhouse and field trials during studies with transgenes that modify hormonal homeostasis.

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)0,001
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 enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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