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Enregistrement W2108672489 · doi:10.1093/pcp/pcv080

Synchrotron Radiation Sheds Fresh Light on Plant Research: The Use of Powerful Techniques to Probe Structure and Composition of Plants

2015· review· en· W2108672489 sur OpenAlexafffund
Permual Vijayan, Ian R. Willick, Rachid Lahlali, Chithra Karunakaran, Karen Tanino

Notice bibliographique

RevuePlant and Cell Physiology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Light Source
Mots-clésSynchrotronSynchrotron radiationMaterials scienceNanotechnologyOpticsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While synchrotron radiation is a powerful tool in material and biomedical sciences, it is still underutilized in plant research. This mini review attempts to introduce the potential of synchrotron-based spectroscopic and imaging methods and their applications to plant sciences. Synchrotron-based Fourier transform infrared spectroscopy, X-ray absorption and fluorescence techniques, and two- and three-dimensional imaging techniques are examined. We also discuss the limitations of synchrotron-based research in plant sciences, specifically the types of plant samples that can be used. Despite limitations, the unique features of synchrotron radiation such as high brightness, polarization and pulse properties offer great advantages over conventional spectroscopic and imaging tools and enable the correlation of the structure and chemical composition of plants with biochemical function. Modern detector technologies and experimental methodologies are thus enabling plant scientists to investigate aspects of plant sciences such as ultrafast kinetics of biochemical reactions, mineral uptake, transport and accumulation, and dynamics of cell wall structure and composition during environmental stress in unprecedented ways using synchrotron beamlines. The potential for the automation of some of these synchrotron technologies and their application to plant phenotyping is also 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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