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Enregistrement W2411894186 · doi:10.1007/978-1-61779-231-1_17

In Vivo Nuclear Magnetic Resonance Metabolite Profiling in Plant Seeds

2011· article· en· W2411894186 sur OpenAlexaff
Victor V. Terskikh, Allison R. Kermode

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGABA and Rice Research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversitySteacie Institute for Molecular SciencesNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetabolite profilingMetaboliteIn vivoNuclear magnetic resonanceProfiling (computer programming)ChemistryComputational biologyBiologyPhysicsBiochemistryComputer scienceBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy has been successfully applied to profile a variety of primary and secondary metabolites in whole intact plant seeds in vivo. The nondestructive nature of NMR spectroscopy allows direct metabolic studies to be performed on the same seed throughout a given physio-logical process or key lifecycle transition, such as dormancy breakage, germination, and early postgerminative growth. Multinuclear NMR is capable of evaluating seed quality by assessing nondestructively nutrient reserves and seed protectants at seed maturity and to further monitor reserve mobilization following germination, which is critical for seedling emergence. In this chapter, we illustrate the use of several in vivo NMR techniques for metabolite profiling in seeds. Importantly, some of these methods have potential for the screening of single seeds or seed populations to identify seedlots with compromised viability either due to developmental problems or as a result of deterioration during prolonged storage.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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