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Enregistrement W3203723741 · doi:10.3389/fpls.2021.736212

Leaf Morphogenesis: Insights From the Moss Physcomitrium patens

2021· review· en· W3203723741 sur OpenAlexafffund
Wenye Lin, Ying Wang, Yoan Coudert, Daniel Kierzkowski

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2021
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBryophyte Studies and Records
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesFoundation for Innovative Research Groups of the National Natural Science Foundation of ChinaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMossBiologyLeafyBotanyMorphogenesisContext (archaeology)Plant evolutionPlant developmentBryophyteMorphology (biology)Zoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Specialized photosynthetic organs have appeared several times independently during the evolution of land plants. Phyllids, the leaf-like organs of bryophytes such as mosses or leafy liverworts, display a simple morphology, with a small number of cells and cell types and lack typical vascular tissue which contrasts greatly with flowering plants. Despite this, the leaf structures of these two plant types share many morphological characteristics. In this review, we summarize the current understanding of leaf morphogenesis in the model moss Physcomitrium patens, focusing on the underlying cellular patterns and molecular regulatory mechanisms. We discuss this knowledge in an evolutionary context and identify parallels between moss and flowering plant leaf development. Finally, we propose potential research directions that may help to answer fundamental questions in plant development using moss leaves as a model system.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,202 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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