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Enregistrement W1994420399 · doi:10.1139/cjb-2014-0140

Evaluation of the cost of restoration of male fertility in<i>Brassica napus</i>

2014· article· en· W1994420399 sur OpenAlexaffvenue
Benjamin R. Montgomery, Maia F. Bailey, Gregory G. Brown, Lynda F. Delph

Notice bibliographique

RevueBotany · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyCytoplasmic male sterilityGynodioecyPollenStamenGeneticsNuclear geneGeneBrassicaSterilityCytoplasmBotanyMitochondrial DNADioecy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gynodioecy frequently results from the interplay of mitochondrial cytoplasmic male sterility (CMS) and nuclear fertility-restoration genes. Models suggest that maintaining cytonuclear gynodioecy requires that restorer genes incur a cost to fitness because otherwise they would increase toward fixation. Direct tests of costs of restorer alleles require knowledge of the underlying genetics of sex determination. We use a well characterized CMS system in Brassica napus L. to measure aspects of fitness in four lineages that vary in whether they carry the pol CMS gene or male-fertile cytoplasm (cam), and whether they carry the Rfp restorer of pol or Rfn restorer of the nap CMS gene. As expected, plants with pol CMS and only the Rfn restorer experienced reduced flower size, stamen length, and pollen counts. Plants with pol and the Rfp restorer showed incomplete restoration with shorter stamens than both lines with cam cytoplasm and reduced pollen counts compared with plants with cam cytoplasm and the Rfp restorer. Among plants with cam cytoplasm, pollen counts were higher for those with the Rfp than Rfn restorer, indicating a greater cost of restoration associated with Rfn. These results demonstrate that costs of restoration differ for the Rfn and Rfp alleles in B. napus.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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