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Enregistrement W2413809379 · doi:10.1007/978-1-61779-818-4_22

Epigenetics, the Role of DNA Methylation in Tree Development

2012· article· en· W2413809379 sur OpenAlexaff
M. Estrella Santamaría, J. L. Rodríguez, Luís Valledor, Mónica Meijón, Marta Pérez, Jesús Pascual, Rodrigo Hasbún, Mario F. Fraga, María Berdasco, Peter E. Toorop, María Jesús Cañal, Roberto Rodríguez Fernández

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReprogrammingEpigeneticsMulticellular organismBiologyDNA methylationOrganismCell biologyGeneGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During development of multicellular organisms, cells become differentiated by modulating different programs of gene expression. Cells have their own epigenetic signature which reflects genotype, developmental history, and environmental influences, and it is ultimately reflected in the phenotype of the cells and the organism. However, in normal development or disease situations, such as adaptation to climate change or during in vitro culture, some cells undergo major epigenetic reprogramming involving the removal of epigenetic marks in the nuclei followed by the establishment of a different new set of marks. Compared with animal cells, biotech-mediated achievements are reduced in plants despite the presence of cell polypotency. In forestry, any sustainable developments using biotech tools remain restricted to the lab, without progressing to the field for application. Such barriers in the translation between development and implementation need to be addressed by organizations that have the power to integrate these two fields. However, a lack of understanding of gene regulation is also to blame for this barrier. In recent years, great progress has been made in unraveling the control of gene expression. These advances are discussed in this chapter, including the possibility of applying this knowledge in forestry practice.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,322 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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