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Enregistrement W1990761550 · doi:10.1556/aagr.60.2012.1.6

Cytokinin-cytokinin interaction ameliorates the callus induction and plant regeneration of tomato (Solanum lycopersicum Mill.)

2012· article· en· W1990761550 sur OpenAlexfundno aff
Asep Indra Munawar Ali, T. Yossef, Antar El-Banna

Notice bibliographique

RevueActa Agronomica Hungarica · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Genetics
Mots-clésHypocotylCallusCotyledonKinetinExplant cultureCytokininBiologyLycopersiconShootSolanumBotanyZeatinHorticultureAuxinIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study was carried out for developing an efficient in vitro callus induction and plant regeneration system in four different tomato genotypes ( Solanum lycopersicum Mill., previous name: Lycopersicon esculentum ), Advantage II, Edkawy, Castle Rock and Super Strain B, using hypocotyl and cotyledon explants. The effects of two cytokinins, BA (benzyl adenine) and Kin (kinetin), on callus induction and plant regeneration frequency were investigated when added to MS medium in combination at varying concentrations. All concentrations of the two cytokinins were suitable for callus induction and plant regeneration. The frequency of callus induction and plant regeneration from both cotyledon and hypocotyl explants reached 100% for all tested genotypes. Cotyledons produced a higher average number of shoots per explants than hypocotyls for all the genotypes in the five concentrations of combined cytokinins. The average number of shoots per explant in Super Strain B was found to be the highest (42 and 60 for the hypocotyl and cotyledon explants, respectively). Supplementing MS medium with 1.0 mg L −1 kinetin and 1.0 mg L −1 benzyl adenine was found to be optimum for producing the highest number of shoots per explant from hypocotyls and cotyledons in the tomato genotypes investigated. The proposed medium showed a significant superiority over the reference media.

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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,408

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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