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Enregistrement W2011477326 · doi:10.1111/j.1601-5223.1950.tb03376.x

SEED DEVELOPMENT AFTER RECIPROCAL CROSSES BETWEEN DIPLOID AND TETRAPLOID RYE

2010· article· en· W2011477326 sur OpenAlexaff
ARTUR HÅKANSSON, SVEN ELLERSTRÖM

Notice bibliographique

RevueHereditas · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensInstitute of Genetics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEndospermSecalePloidyGeneticsBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application of next generation sequencing (NGS) technique has a great impact on epigenetic studies. Coupled with NGS, a number of sequencing-based methodologies have been developed and applied in epigenetic studies, such as Whole Genome Bisulfite Sequencing (WGBS), Reduced Representation Bisulfite Sequencing (RRBS), Methylated DNA Immunoprecipitation Sequencing (MeDIP-seq), Chromatin Immunoprecipitation-Sequencing (ChIP-seq), TAB-seq (Tet-assisted Bisulfite Sequencing), Chromosome Conformation Capture Sequencing (3C-seq) and various of 3C-seq de-rivatives, DNase1-seq/MNase-seq/FAIRE-seqand RNA Sequencing (RNA-seq). These new techniques were used to iden-tify DNA methylation patterns and a broad range of protein/nucleic acid interactions, and to analyze chromatin conforma-tion.With these new technologies, researchers have gained a broader view and better tools to investigate the distributions and dynamic changes of epigenetic markers affected by both internal and external factors. The principles and characteristics of major applications of NGS technologies on epigenetics were summarized; and the recent advances and the future direc-tions in NGS-based epigenetic studies were further discussed.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations76
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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