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Enregistrement W2334101861 · doi:10.1139/cjpp-2012-0244

Why fruits are rich in antioxidants? An opinion review<sup>,</sup>

2012· review· en· W2334101861 sur OpenAlexaffvenue
Ashok K. Grover

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed Germination and Physiology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerminationRecalcitrant seedAntioxidantReactive oxygen speciesContext (archaeology)SeedlingBiologyOxidative damageBotanyEmbryoHorticultureCell biologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We rarely consider whether and how plants benefit from making antioxidant-rich fruits, despite our dependence on fruits as routine sources of these compounds. The hypothesis presented here is that storage of the antioxidant materials is advantageous to the survival of the plant species. This hypothesis is based on the premise that at different stages from flower bud opening to seedling formation, the concentrations of the reactive oxygen species (ROS) needed vary tremendously. Exposing seeds of several plant species to ROS aids germination. However, ROS can cause considerable damage by mutagenesis during plant embryogenesis. It is suggested that the antioxidant-rich environment in fruits protects the developing plant embryos from this damage. It also allows for an antioxidant environment for packaging the embryos into seeds with tight seed coats. After fruit maturation and seed dispersal, a prolonged exposure to oxygen and moisture enables the seeds to produce the ROS needed for seed germination. There is a simultaneous increase in the ROS scavenging systems to allow for protection of the dividing cells afterwards. These observations are unified into the hypothesis that the antioxidant rich fruits aid in the survival of plant species, and discussed in the context of vascular plant evolution.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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