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Enregistrement W2742406279 · doi:10.1515/sg-2011-0028

Genetic Variation in Needle Epicuticular Wax Characteristics in <i>Pinus Pinceana</i> Seedlings

2011· article· en· W2742406279 sur OpenAlexafffund
Carlos Ramírez-Herrera, Kevin E. Percy, J. A. Loo, L. D. Yeates, J. Jesús Vargas‐Hernández

Notice bibliographique

RevueSilvae genetica/Silvae Genetica · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Residue Analysis and Safety
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaU.S. Forest ServiceCanadian Forest ServiceConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésWaxEpicuticular waxBiologyBotanyChemical compositionComposition (language)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Seedlings from each of 12 Pinus pinceana populations from throughout the species’ range in Mexico were evaluated in a common-garden test to (1) determine the level of genetic variation and genetic structure of epicuticular needle wax quantity, (2) examine differences in wax chemical composition, and (3) seek evidence for an adaptive response in wax composition and quantity across environmental and geographic gradients. Regions and populations within regions showed high variation (38.2% and 10.5%, respectively, of the total variation) in wax quantity. Epicuticular wax recovered from primary needles of P. pinceana comprised eight classes. Secondary alcohols (71.7%) were the major homologs identified by gas chromatography. Seedlings from the northern region were separated based on wax composition from seedlings from the central and southern regions by canonical discriminant analysis. A strong differentiation among regions ( Q STR =0.571) and populations within regions ( Q STP(R) =0.384) was observed for wax quantity. Data on wax quantity and chemical composition indicate that physicochemical characteristics of epicuticular wax may show adaptation of P. pinceana to local environments.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,175 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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'admission2
Résumé présentoui

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