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Enregistrement W2297744114 · doi:10.1139/cjps-2015-0331

In vitro propagation of cherry birch (<i>Betula lenta</i> L.)

2016· article· en· W2297744114 sur OpenAlexaffvenueabout
Ricki Rathwell, Mukund R. Shukla, Andrew Maxwell Phineas Jones, Praveen K. Saxena

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicropropagationCytokininShootSucroseBiologyAcclimatizationBotanyHorticultureEndangered speciesGreenhouseExplant cultureIn vitroAuxinFood scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An efficient procedure for the micropropagation and conservation of cherry birch (Betula lenta L.), an endangered species in Canada, is reported. The model utilizes in vitro proliferation of fresh and dormant buds from both greenhouse and mature trees. Various factors were evaluated to optimize the protocol, including plant growth regulators, type and concentration of carbohydrates, and the composition of basal salts. 6-benzylaminopurine was the most effective cytokinin for shoot multiplication, with an optimal concentration of 5 µM. Sucrose was a more effective carbohydrate source than glucose, with the highest multiplication rate occurring at 3% sucrose (w/v). Shoot multiplication was similar on Murashige and Skoog (MS) and Driver and Kuniyuki Walnut (DKW) basal salts, but significantly lower on Woody Plant medium (WPM). Culture media with half-strength DKW basal salts and 20 µM indole-3-butyric acid was found to be the best for rooting (80%). Rooted plantlets were acclimatized to the greenhouse environment with a 37% survival rate. The micropropagation technology developed in the study offers excellent opportunities and tools for rapid replenishment of cherry birch trees in their natural environment, long-term conservation, and provides a platform for further research of this nationally endangered species.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations27
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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