Phenotyping the kinematics of leaf development in flowering plants: recommendations and pitfalls
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Leaves of flowering plants are produced from the shoot apical meristem at regular intervals and they grow according to a developmental program that is determined by both genetic and environmental factors. Detailed frameworks for multiscale dynamic analyses of leaf growth have been developed in order to identify and interpret phenotypic differences caused by either genetic or environmental variations. They revealed that leaf growth dynamics are non-linearly and nonhomogeneously distributed over the lamina, in the leaf tissues and cells. The analysis of the variability in leaf growth, and its underlying processes, has recently gained momentum with the development of automated phenotyping platforms that use various technologies to record growth at different scales and at high throughput. These modern tools are likely to accelerate the characterization of gene function and the processes that underlie the control of shoot development. Combined with powerful statistical analyses, trends have emerged that may have been overlooked in low throughput analyses. However, in many examples, the increase in throughput allowed by automated platforms has led to a decrease in the spatial and/or temporal resolution of growth analyses. Concrete examples presented here indicate that simplification of the dynamic leaf system, without consideration of its spatial and temporal context, can lead to important misinterpretations of the growth phenotype.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle