Non-structural carbohydrates in woody plants compared among laboratories
Notice bibliographique
Résumé
Non-structural carbohydrates (NSC) in plant tissue are frequently quantified to make inferences about plant responses to environmental conditions. Laboratories publishing estimates of NSC of woody plants use many different methods to evaluate NSC. We asked whether NSC estimates in the recent literature could be quantitatively compared among studies. We also asked whether any differences among laboratories were related to the extraction and quantification methods used to determine starch and sugar concentrations. These questions were addressed by sending sub-samples collected from five woody plant tissues, which varied in NSC content and chemical composition, to 29 laboratories. Each laboratory analyzed the samples with their laboratory-specific protocols, based on recent publications, to determine concentrations of soluble sugars, starch and their sum, total NSC. Laboratory estimates differed substantially for all samples. For example, estimates for Eucalyptus globulus leaves (EGL) varied from 23 to 116 (mean = 56) mg g(-1) for soluble sugars, 6-533 (mean = 94) mg g(-1) for starch and 53-649 (mean = 153) mg g(-1) for total NSC. Mixed model analysis of variance showed that much of the variability among laboratories was unrelated to the categories we used for extraction and quantification methods (method category R(2) = 0.05-0.12 for soluble sugars, 0.10-0.33 for starch and 0.01-0.09 for total NSC). For EGL, the difference between the highest and lowest least squares means for categories in the mixed model analysis was 33 mg g(-1) for total NSC, compared with the range of laboratory estimates of 596 mg g(-1). Laboratories were reasonably consistent in their ranks of estimates among tissues for starch (r = 0.41-0.91), but less so for total NSC (r = 0.45-0.84) and soluble sugars (r = 0.11-0.83). Our results show that NSC estimates for woody plant tissues cannot be compared among laboratories. The relative changes in NSC between treatments measured within a laboratory may be comparable within and between laboratories, especially for starch. To obtain comparable NSC estimates, we suggest that users can either adopt the reference method given in this publication, or report estimates for a portion of samples using the reference method, and report estimates for a standard reference material. Researchers interested in NSC estimates should work to identify and adopt standard methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».