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Enregistrement W4392532344

Modélisation de la croissance des plantes supérieures pour les systèmes de support-vie (modèle métabolique de la feuille de laitue considérant la conversion d'énergie et le métabolisme central du carbone)

2012· preprint· fr· W4392532344 sur OpenAlexaboutno aff
Swathy Sasidharan L.

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2012
Typepreprint
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Ecological Systems Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon fibersEnergy metabolismMetabolismEnergy systemEnvironmental scienceBotanyHorticultureChemistryBiologyComputer scienceRenewable energyEcologyBiochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For long term space missions, higher plants are necessary to be included in life support systems. The Micro Ecological Life Support System Alternative (MELiSSA) project of European Space Agency (ESA) is based on a closed life support system where microbial and higher plant compartments support the consumer’s compartment. Plants consume the possible recycling wastes (waste water and CO2) and provide fresh food, potable water and oxygen to the crew. One of the key points for this kind of study is to maintain a system which recycles all the elements C, H, O, N, S, P, etc. That is why, the study is based on the modelling of conversion stoichiometries ; they are the results of the control parameters of the system (physical limitations of mass and energy exchanges). As a preliminary step, we have established leaf metabolic model (a sub model of the plant biochemical model) involving central carbon metabolism using metabolic techniques, elementary flux mode analysis (EFMA) and metabolic flux analysis (MFA). It is associated to an integrated approach of energetics and central metabolism. Due to data limitations, the leaf metabolic model was constructed taking the biomass composition of lettuce (Lactuca sativa) from United States Department of Agriculture (USDA) and validated with the experimental data where lettuce grown in controlled Environment Systems Research Facility (CESRF) of University of Guelph (Canada). For the first approach, the model is satisfying and promising ; it can predict the biomass production connecting the physical plant growth factors (light, CO2 and water availability, etc.) along with time course growth and biomass composition. However, our results show the lack of sufficient data ; hence, various kinds of measurements required for more accurate model predictions are proposed. The future model must be able to control and manage the plant growth for human survival knowing the fluxes from other compartments of MELiSSA loop. Further, the approach described here can be used more generically in all kinds of metabolic studies and modeling, especially for studying simultaneous and/or consecutive photosynthetic and respiratory metabolisms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2012
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