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Enregistrement W2357841266

Application of Microdialysis Technique in Physiology and Biochemistry of Plant Research

2013· article· en· W2357841266 sur OpenAlexaff
Jinlong Ma

Notice bibliographique

RevueHubei nongye kexue · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensCAE (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrodialysisCapillary electrophoresisAnalyteSampling (signal processing)ChromatographyChemistryComputer scienceBiological systemBiochemical engineeringIn vivoBiotechnologyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microdialysis is a sampling technique that can be employed to monitor biological events both in vivo and in vitro,it can be coupled with a variety of analytical instruments,can provide monitoring information for biological active substances changed with time and concentration in other aqueous environment or outside the cells dynamically in realtime.It is advantageous in fast,selective and sensitive analysis while preserving temporal information without affecting the growth of organisms.At the same time,the changes of analyte can be detected immediately in external environment.Furthermore,microdialysis samples without pretreatment,which are coupled with high-precise analytical systems,will realize truly real-time,online and cheap tracking detection.Although microdialysis sampling focusing on intercellular matrix has been applied in animals and human,it has not been extensively employed to detect various material changes in plant apoplast.So microdialysis sampling technique can overcome the bottleneck of previous research on plants.An overview of microdialysis system about principle,probe,membrane and parameters,furthermore sampling for plants and analytical methods employed for online analysis,including gas chromatography(GC),high performance liquid chromatography(HPLC),capillary electrophoresis(CE),and so on,were reviewed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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