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Enregistrement W4360806623 · doi:10.1093/jxb/erad110

Open questions in plant cell wall synthesis

2023· article· en· W4360806623 sur OpenAlexafffund
Heather E. McFarlane

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Botany · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePolysaccharides and Plant Cell Walls
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCell wallCellGlycanBiologyPolysaccharideEnzymeComputational biologyGlycoproteinBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant cells are surrounded by strong yet flexible polysaccharide-based cell walls that support cells while also allowing growth by cell expansion. Plant cell wall research has advanced tremendously in recent years. Sequenced genomes of model and crop plants have facilitated cataloguing and characterization of many enzymes involved in cell wall synthesis. Structural information has been generated for several important cell wall-synthesizing enzymes. Important tools have been developed including antibodies raised against a variety of cell wall polysaccharides and glycoproteins, collections of enzyme clones and synthetic glycan arrays for characterizing enzymes, herbicides that specifically affect cell wall synthesis, live-cell imaging probes to track cell wall synthesis, and an inducible secondary cell wall synthesis system. Despite these advances, and often because of the new information they provide, many open questions about plant cell wall polysaccharide synthesis persist. This article highlights some of the key questions that remain open, reviews the data supporting different hypotheses that address these questions, and discusses technological developments that may answer these questions in the future.

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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,723

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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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