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Enregistrement W2071368528 · doi:10.1016/j.scienta.2013.07.022

Genetic fidelity in tissue-cultured ‘Williams’ bananas – The effect of high concentration of topolins and benzyladenine

2013· article· en· W2071368528 sur OpenAlexfundno aff
Adeyemi O. Aremu, Michael W. Bairu, Lucie Szüčová, Karel Doležal, J.F. Finnie

Notice bibliographique

RevueScientia Horticulturae · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniverzita Palackého v OlomouciCentrum Regionu Haná pro Biotechnologický a Zemědělský VýzkumMinisterstvo ZemědělstvíUniversity of British Columbia
Mots-clésSubculture (biology)MicropropagationExplant cultureBiologyShootBotanyHorticultureCytokininTissue cultureSomaclonal variationIn vitroGeneticsAuxinGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of five topolins on genetic fidelity of micropropagated ‘Williams’ bananas were compared to that of 6-benzyladenine (BA). Sterile shoot-tip explants were cultured on modified Murashige and Skoog (MS) media supplemented with 30 μM cytokinins (CKs) for 42 days. After the seventh subculture cycle, the degree of variability in regenerants was assessed using 10 inter simple sequence repeat (ISSR) markers. When compared to BA, the use of mTR and MemTTHP proved superior as they had a lower deleterious effect on the regenerants. However, the other topolins either produced a similar effect (MemTR) as BA or were even worse (mT). In as much as the CK contribute to the degree of variation, the effect of subculture cycle remain prominent. Perhaps, the establishment of new culture lines after a few subculture cycles may mitigate the rate of variability. The current findings highlight the beneficial effect as well as the increasing importance of some of the topolins in alleviation of commonly observed physiological disorders during micropropagation.

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)0,001
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,214
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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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