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Enregistrement W2774605988 · doi:10.5772/intechopen.71258

Biology of Seed Vigor in the Light of -omics Tools

2017· book-chapter· en· W2774605988 sur OpenAlex
I. O. Daniel

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2017
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGermplasmGerminationOmicsBiotechnologyAbiotic componentAgronomyEcologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seed vigor is a major agronomic trait measurable by seed longevity in storage, germination capacity, and seedling growth in the field. Seed vigor has potential to significantly elevate crop resilience to biotic and abiotic stresses. That is important for crop yields enhancement and other enterprises that involve seeds like plant breeding, research and education, germplasm conservation and the seed trade. With the availability of high precision -omics tools for biological research, lots of investigations are undertaken globally to answer the physiological questions underlying seed germination and invigoration. The increasing -omics datasets constitute important resources for the delivery of new seed vigor markers and advancing new seed vigor manipulation opportunities. There is need to regularly update the knowledge generated from these investigations for the scientific improvement of seed vigor. Thus, this chapter highlights the biological backgrounds involved in the development of seed vigor traits in the light of modern -omics tools. The chapter is sectioned into; 1. Attributes of seed vigor and the –omics sciences; 2. State of -omics-based knowledge on underlying mechanisms of seed vigor; 3. Future perspectives of -omics application to genetic engineering of seed vigor with an insight to the latest technique of genome editing, the CRISPR-Cas9 technology.

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.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,234 · 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