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Enregistrement W2591635628 · doi:10.1038/srep43595

Selection for Oil Content During Soybean Domestication Revealed by X-Ray Tomography of Ancient Beans

2017· article· en· W2591635628 sur OpenAlexaff
Yunbing Zong, Shengkun Yao, Gary W. Crawford, Hui Fang, Jianfeng Lang, Jiadong Fan, Zhibin Sun, Yang Liu, Jianhua Zhang, Xiulan Duan, Guangzhao Zhou, Tiqiao Xiao, Fengshi Luan, Qīng Wáng, Xuexiang Chen, Huaidong Jiang

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaShandong University
Mots-clésDomesticationSoybean oilBiologyCultivarTraitContent (measure theory)AgronomyBotanyFood scienceHorticultureMathematicsEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When and under what circumstances domestication related traits evolved in soybean (Glycine max) is not well understood. Seed size has been a focus of archaeological attention because increased soybean seed weight/size is a trait that distinguishes most modern soybeans from their ancestors; however, archaeological seed size analysis has had limited success. Modern domesticated soybean has a significantly higher oil content than its wild counterpart so oil content is potentially a source of new insight into soybean domestication. We investigated soybean oil content using X-ray computed tomography (CT; specifically, synchrotron radiation X-ray CT or SRX-CT) of charred, archaeological soybean seeds. CT identified holes in the specimens that are associated with oil content. A high oil content facilitates the development of small holes, whereas a high protein content results in larger holes. The volume of small holes increased slowly from 7,500 to 4,000 cal B.P. We infer that human selection for higher oil content began as early as 7,500 cal B.P. and that high oil content cultivars were well established by 4,000 cal B.P.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations42
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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