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Enregistrement W2883634335 · doi:10.1142/s2339547818500061

Measuring the growth force of invasive plant cells using Flexure integrated Lab-on-a-Chip (FiLoC)

2018· article· en· W2883634335 sur OpenAlexafffund
Mahmood Ghanbari, Muthukumaran Packirisamy, Anja Geitmann

Notice bibliographique

RevueTECHNOLOGY · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Reproductive Biology
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésPollen tubeTube (container)ChipCantileverMaterials scienceObstacleMicrofluidicsNanotechnologyComposite materialBiologyElectrical engineeringPollenBotanyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pollen tube is a tip growing cell that is able to invade plant tissues in order to accomplish its function — the delivery of sperm cells to the ovule. The pistillar tissues through which the tube has to elongate represent a formidable mechanical obstacle, but it is unknown how much force the growing tube is able to exert, or how mechanical impedance affects its growth behavior. We quantified the invasive force of individual pollen tubes using a microfluidic lab-on-a-chip device featuring a microscopic cantilever. Using finite element method the maximum invasive growth force of the growing pollen tube was determined to be in the microNewton range. Real time monitoring revealed that contact with the mechanical obstacle caused a shift in the peak frequency characterizing the oscillatory behavior of the pollen tube growth rate. This suggests the presence of a feedback-based control mechanism with a mechanical regulatory component.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,531

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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