A roadmap of apical bud formation in white spruce identifies potential regulators of time to bud set
Notice bibliographique
Résumé
Background Bud development is an adaptation that temperate forest trees have acquired to survive inclement winter conditions and resume growth the following spring. Bud development is a complex physiological and developmental process comprising bud formation, cold and desiccation tolerance development, and dormancy acquisition [1]. Because bud formation is accompanied by growth cessation, the timing of bud formation represents a trade-off between acquisition of winter hardiness and duration of active growth [2]. This is particularly true for determinate species such as white spruce (Picea glauca [Moench] Voss), where preformed stem units contained within the apical bud constitute most of next season’s growth. Timing of bud set in white spruce shows genetic variation [3]. Our goal is to identify genes that exert genetic control over time to bud set in white spruce. As first steps towards that goal, we have conducted microarray gene expression profiling of shoot tips during the transition from active growth to dormancy in white spruce, and identified candidate regulators of bud formation by comparing these differentially expressed (DE) genes to results obtained from QTL analyses of time to bud set conducted using the same genes as molecular markers.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».