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Enregistrement W3174988623 · doi:10.1270/jsbbs.21005

Collection, preservation and distribution of <i>Oryza</i> genetic resources by the National Bioresource Project RICE (NBRP-RICE)

2021· article· en· W3174988623 sur OpenAlexfundno aff
Yutaka Sato, Katsutoshi Tsuda, Yoshiyuki Yamagata, Hiroaki Matsusaka, Hiromi Kajiya‐Kanegae, Yuri Yoshida, Ayumi Agata, Kim Nhung Ta, Sae Shimizu‐Sato, Toshiya Suzuki, Misuzu Nosaka‐Takahashi, Takahiko Kubo, Shoko Kawamoto, Ken–Ichi Nonomura, Hideshi Yasui, Toshihiro Kumamaru

Notice bibliographique

RevueBreeding Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Mapping and Diversity in Plants and Animals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésOryza sativaBiologyOryzaGenomeGenetic resourcesBiotechnologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological resources are the basic infrastructure of bioscience research. Rice (Oryza sativa L.) is a good experimental model for research in cereal crops and monocots and includes important genetic materials used in breeding. The availability of genetic materials, including mutants, is important for rice research. In addition, Oryza species are attractive to researchers for both finding useful genes for breeding and for understanding the mechanism of genome evolution that enables wild plants to adapt to their own habitats. NBRP-RICE contributes to rice research by promoting the usage of genetic materials, especially wild Oryza accessions and mutant lines. Our activity includes collection, preservation and distribution of those materials and the provision of basic information on them, such as morphological and physiological traits and genomic information. In this review paper, we introduce the activities of NBRP-RICE and our database, Oryzabase, which facilitates the access to NBRP-RICE resources and their genomic sequences as well as the current situation of wild Oryza genome sequencing efforts by NBRP-RICE and other institutes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,029

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,220 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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