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Enregistrement W2068141607 · doi:10.1186/s13104-015-1108-x

Growth in Turface® clay permits root hair phenotyping along the entire crown root in cereal crops and demonstrates that root hair growth can extend well beyond the root hair zone

2015· letter· en· W2068141607 sur OpenAlexafffund
Travis L. Goron, Sophia Watts, Charles Shearer, Manish N. Raizada

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreGovernment of Ontario
Mots-clésRoot hairCrown (dentistry)BiologyFertigationRoot (linguistics)Root systemCropAgronomyFibrous root systemBotanyIrrigationDentistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In cereal crops, root hairs are reported to function within the root hair zone to carry out important roles in nutrient and water absorption. Nevertheless, these single cells remain understudied due to the practical challenges of phenotyping these delicate structures in large cereal crops growing on soil or other growth systems. Here we present an alternative growth system for examining the root hairs of cereal crops: the use of coarse Turface® clay alongside fertigation. This system allowed for root hairs to be easily visualized along the entire lengths of crown roots in three different cereal crops (maize, wheat, and finger millet). Surprisingly, we observed that the root hairs in these crops continued to grow beyond the canonical root hair zone, with the most root hair growth occurring on older crown root segments. We suggest that the Turface® fertigation system may permit a better understanding of the changing dynamics of root hairs as they age in large plants, and may facilitate new avenues for crop improvement below ground. However, the relevance of this system to field conditions must be further evaluated in other crops.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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