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Enregistrement W2013519022 · doi:10.1139/b05-111

Aluminum accumulation in the roots of <i>Melastoma malabathricum</i>, an aluminum-accumulating plant

2005· article· en· W2013519022 sur OpenAlexvenueno aff
Toshihiro Watanabe, Seiji Misawa, Mitsuru Osaki

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAluminum toxicity and tolerance in plants and animals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApoplastSymplastShootOxalateChemistryBotanyPlant rootsSoil waterNuclear chemistryBiologyBiochemistryInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Generally, plants that have Al levels of at least 1000 mg·kg–1 in their leaves are defined as Al accumulators. These plants are often found in very acid soils in the tropics. The mechanisms of Al uptake in strong Al accumulators are still unclear. In this study, we investigated the characteristics of Al uptake and accumulation in the roots of Melastoma malabathricum L., an Al-accumulating plant that grows in acidic soils in the tropics. Melastoma malabathricum roots hardly absorb any La, possibly because of lower affinity of the root apoplast to La than to Al. Exposure to La did not affect the concentration of citrate in the roots; however, application of Al increased the citrate level considerably, corresponding with the amount of Al accumulation in the symplast. 27Al NMR analysis revealed that Al complexes with oxalate, but not with citrate, in the roots of M. malabathricum. This investigation revealed that oxalate, which occurs constitutively at high concentrations, is a ligand for Al accumulation in both root and shoot tissue, and that citrate, the synthesis of which is induced by Al application, is a ligand mainly used for Al translocation from the roots to the shoots.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations23
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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