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Enregistrement W2583997172 · doi:10.1088/1478-3975/aa5ba5

The middle lamella—more than a glue

2017· review· en· W2583997172 sur OpenAlexafffund
M. Shafayet Zamil, Anja Geitmann

Notice bibliographique

RevuePhysical Biology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePolysaccharides and Plant Cell Walls
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMiddle lamellaLamella (surface anatomy)Cell wallMacromoleculePolysaccharidePlant cellBiophysicsStructural integrityCell structureCasingCharacterization (materials science)Nanoscopic scaleChemistryMaterials scienceNanotechnologyBiological systemBiologyComposite materialBiochemistryPhysicsStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In plant tissues, cells are glued to each other by a pectic polysaccharide rich material known as middle lamella (ML). Along with many biological functions, the ML plays a crucial role in maintaining the structural integrity of plant tissues and organs, as it prevents the cells from separating or sliding against each other. The macromolecular organization and the material properties of the ML are different from those of the adjacent primary cell walls that envelop all plant cells and provide them with a stiff casing. Due to its nanoscale dimensions and the extreme challenge to access the structure for material characterization, the ML is poorly characterized in terms of its distinct material properties. This review explores the ML beyond its functionality as a gluing agent. The putative molecular interactions of constituent macromolecules within the ML and at the interface between ML and primary cell wall are discussed. The correlation between the spatiotemporal distribution of pectic polysaccharides in the different portions of the ML and the subcellular distribution of mechanical stresses within the plant tissue are analyzed.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations136
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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