Rapid analysis of poplar lignin monomer composition by a streamlined thioacidolysis procedure and near‐infrared reflectance‐based prediction modeling
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
Determination of the physico-chemical attributes of plant cell walls, such as lignin content and composition, is of paramount importance in germplasm screening and for evaluating the results of plant breeding and genetic engineering. There are escalating needs for analyses to be robust, reproducible, accurate, and efficient. We have recently modified an established protocol for discrimination of lignin monomers, thioacidolysis, with the goal of increasing sample throughput while maintaining accuracy and reducing equipment load and consumption of reagents. Numerous methodological changes related to volume scaling, selection of the processing vessel, and sample handling were addressed. The revised protocol permitted rapid processing of some 50 or more samples per person per day. A direct comparison between methods using hybrid poplar (Populus alba x tremula) wood samples, resulted in quantities of p-hydroxyphenyl (H), guaiacyl (G), and syringyl (S) lignin monomers that were equivalent to those derived from the original protocol. The revised methodology was then applied to quickly generate phenotypic trait data from 267 hybrid poplar trees (including wild type and eight C4H::F5H transgenic lines), for the development of a near-infrared-based model for predicting the proportion of lignin monomers across a broad phenotypic range of S:G. The resulting partial least squares regression model performed well under full cross-validation, giving strong, linear relationships between actual and predicted monomer proportions, and very high predictive accuracy for the predominant G and S monomers. This research brings considerable refinement to the thioacidolysis procedure, and establishes a method for rapidly and accurately quantifying cell-wall lignin composition that could effectively be employed in routine phenotypic screening platforms.
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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 | 0,000 | 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 découle