Identification of a potential metabolic marker, inositol, for the inherently fast growth trait by stems of <i>Pinus densiflora</i> via a retrospective approach
Notice bibliographique
Résumé
A retrospective metabolomics approach was utilized as a tool in genomics-assisted selection for forest tree improvement. Key metabolic components were thus correlated with the inherently rapid stem growth of Pinus densiflora Siebold & Zucc. trees, including water soluble metabolites and amino acids found in the inner bark (phloem) of cambial region tissues that were harvested in midsummer (July) from 34-year-old trees. Metabolites were assessed in individual genotypes from seven open-pollinated, half-sibling families. Four of the families were classed as fast growing, and three of the families were significantly slower growing. This metabolomics approach was also used to assess metabolite profiles in similar cambium–phloem region tissues from 4-year-old trees representing 12 unrelated families. Initially by Pearson’s correlation analysis, and subsequently by stepwise linear modeling, we assessed the interactions between stem growth parameters (stem diameters and a stem volume index) and metabolite contents, and we did this via a retrospective approach. Among the metabolites identified, inositol was a consistent, positive, and highly significant correlate with the stem growth of P. densiflora trees at two developmental stages (ages 4 and 34 years). Inositol also exhibited these significant correlations in an environment-independent manner, i.e., on two very different field progeny test sites. We conclude that inositol may be a useful metabolic biomarker for early selection of rapid tree stem growth traits of this conifer species. In so doing, it could appreciably enhance the breeding and selection of inherently rapid-growing families of P. densiflora.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».