Deployment of a Prototype Plant GFP Imager at the Arthur Clarke Mars Greenhouse of the Haughton Mars Project
Notice bibliographique
Résumé
The use of engineered plants as biosensors has made elegant strides in the past decades, providing keen insights into the health of plants in general and particularly in the nature and cellular location of stress responses. However, most of the analytical procedures involve laboratory examination of the biosensor plants. With the advent of the green fluorescence protein (GFP) as a biosensor molecule, it became at least theoretically possible for analyses of gene expression to occur telemetrically, with the gene expression information of the plant delivered to the investigator over large distances simply as properly processed fluorescence images. Spaceflight and other extraterrestrial environments provide unique challenges to plant life, challenges that often require changes at the gene expression level to accommodate adaptation and survival. Having previously deployed transgenic plant biosensors to evaluate responses to orbital spaceflight, we wished to develop the plants and especially the imaging devices required to conduct such experiments robotically, without operator intervention, within extraterrestrial environments. This requires the development of an autonomous and remotely operated plant GFP imaging system and concomitant development of the communications infrastructure to manage dataflow from the imaging device. Here we report the results of deploying a prototype GFP imaging system within the Arthur Clarke Mars Greenhouse (ACMG) an autonomously operated greenhouse located within the Haughton Mars Project in the Canadian High Arctic. Results both demonstrate the applicability of the fundamental GFP biosensor technology and highlight the difficulties in collecting and managing telemetric data from challenging deployment environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».