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Enregistrement W4211130583 · doi:10.1007/978-1-61779-818-4_2

History of Plant Tissue Culture

2012· article· en· W4211130583 sur OpenAlexaff
Trevor A. Thorpe

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTissue culturePlant tissue cultureCallusBiologyHairy root cultureGermplasmSomatic embryogenesisBiotechnologyIn vitroBotanyCell biologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant tissue culture, or the aseptic culture of cells, tissues, organs, and their components under defined physical and chemical conditions in vitro, is an important tool in both basic and applied studies as well as in commercial application. It owes its origin to the ideas of the German scientist, Haberlandt, at the beginning of the twentieth century. The early studies led to root cultures, embryo cultures, and the first true callus/tissue cultures. The period between the 1940s and the 1960s was marked by the development of new techniques and the improvement of those that were already in use. It was the availability of these techniques that led to the application of tissue culture to five broad areas, namely, cell behavior (including cytology, nutrition, metabolism, morphogenesis, embryogenesis, and pathology), plant modification and improvement, pathogen-free plants and germplasm storage, clonal propagation, and product (mainly secondary metabolite) formation, starting in the mid-1960s. The 1990s saw continued expansion in the application of the in vitro technologies to an increasing number of plant species. Cell cultures have remained an important tool in the study of basic areas of plant biology and biochemistry and have assumed major significance in studies in molecular biology and agricultural biotechnology in the twenty-first century. The historical development of these in vitro technologies and their applications is the focus of this chapter.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,427

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 recherche0,0000,000
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 GPT0,350
Écart entre enseignants0,327 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations37
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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