Metabolite profiling reveals complex relationship between developing xylem metabolism and intra-ring checking in <i>Pinus radiata</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Globally, there has been an increasing amount of wood harvested from younger, fast-growing trees derived from plantation forests. As a consequence, producers and industrial consumers of wood products are becoming increasingly concerned with not only growth rates, but specific wood attributes that affect processing efficiencies and final product quality. Intra-ring checking is a problem that down-grades an unacceptably high proportion of radiata pine clearwood. Methods of identifying trees prone to this undesirable behaviour have been relatively destructive and time consuming, and from a breeding perspective, to date, there is no reliable method of predicting which selected progeny will later show a propensity to check. Using 120, 7-year-old Pinus radiata clones sampled from a common site, displaying difference in the propensity to form intra-ring checks, a GC/MS-based global metabolic profiling technique was employed to demonstrate that metabolomics can be used to accurately identify the checking phenotype. Metabolic profiling coupled with statistical tests was then used to develop models with greater than 90% efficiency to predict the intra-ring checking phenotype. Moreover, an inspection of unique metabolites contributing to the models indicated that coniferin, which is often found as a storage compound in rays, is a strong indicator of intra-ring checking, and indeed those genotypes that displayed the propensity to check inherently had a greater number of ray cells per unit area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».