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Enregistrement W4229447845 · doi:10.3390/biology11050729

A Noninvasive Gas Exchange Method to Test and Model Photosynthetic Proficiency and Growth Rates of In Vitro Plant Cultures: Preliminary Implication for Cannabis sativa L.

2022· article· en· W4229447845 sur OpenAlexaff
Marco Pepe, Evangelos D. Leonardos, Telesphore R. J. G. Marie, Sean T. Kyne, Mohsen Hesami, Andrew Maxwell Phineas Jones, Bernard Grodzinski

Notice bibliographique

RevueBiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotosynthesisBiologySugarSucroseBiomass (ecology)Plant tissue cultureIn vitroBotanyPhotosynthetic capacityTissue cultureBiotechnologyAgronomyFood scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supplemental sugar additives for plant tissue culture cause mixotrophic growth, complicating carbohydrate metabolism and photosynthetic relationships. A unique platform to test and model the photosynthetic proficiency and biomass accumulation of micropropagated plantlets was introduced and applied to Cannabis sativa L. (cannabis), an emerging crop with high economic interest. Conventional in vitro systems can hinder the photoautotrophic ability of plantlets due to low light intensity, low vapor pressure deficit, and limited CO2 availability. Though exogenous sucrose is routinely added to improve in vitro growth despite reduced photosynthetic capacity, reliance on sugar as a carbon source can also trigger negative responses that are species-dependent. By increasing photosynthetic activity in vitro, these negative consequences can likely be mitigated, facilitating the production of superior specimens with enhanced survivability. The presented methods use an open-flow/force-ventilated gas exchange system and infrared gas analysis to measure the impact of [CO2], light, and additional factors on in vitro photosynthesis. This system can be used to answer previously overlooked questions regarding the nature of in vitro plant physiology to enhance plant tissue culture and the overall understanding of in vitro processes, facilitating new research methods and idealized protocols for commercial tissue culture.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,274

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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