Carbohydrate flow through agricultural ecosystems: Implications for synthesis and microbial conversion of carbohydrates
Notice bibliographique
Résumé
Carbohydrates are chemically and structurally diverse biomolecules, serving numerous and varied roles in agricultural ecosystems. Crops and horticulture products are inherent sources of carbohydrates that are consumed by humans and non-human animals alike; however carbohydrates are also present in other agricultural materials, such as soil and compost, human and animal tissues, milk and dairy products, and honey. The biosynthesis, modification, and flow of carbohydrates within and between agricultural ecosystems is intimately related with microbial communities that colonize and thrive within these environments. Recent advances in -omics techniques have ushered in a new era for microbial ecology by illuminating the functional potential for carbohydrate metabolism encoded within microbial genomes, while agricultural glycomics is providing fresh perspective on carbohydrate-microbe interactions and how they influence the flow of functionalized carbon. Indeed, carbohydrates and carbohydrate-active enzymes are interventions with unrealized potential for improving carbon sequestration, soil fertility and stability, developing alternatives to antimicrobials, and circular production systems. In this manner, glycomics represents a new frontier for carbohydrate-based biotechnological solutions for agricultural systems facing escalating challenges, such as the changing climate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».