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Enregistrement W4404196145 · doi:10.5376/ija.2024.14.0026

Epigenetic Regulation in Algae: Implications for Growth, Development, and Stress Response

2024· article· en· W4404196145 sur OpenAlexvenueno aff
Zhongxian Zhao, Guoping Chen, Linhua Zhang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Aquaculture · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpaceflight effects on biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsFight-or-flight responseAlgaeBiologyCell biologyGeneticsEcologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study provides an overview of the epigenetic mechanisms in algae and the role of non-coding RNAs in gene regulation. It offers an in-depth analysis of how these epigenetic mechanisms regulate the cell cycle, developmental stages, photosynthesis, and metabolism in algae. The study also focuses on the epigenetic regulation of algae in response to environmental stresses such as light, temperature, salinity, nutrient deficiency, and oxidative stress. Comparative studies reveal significant epigenetic variations between freshwater and marine algae, as well as between microalgae and macroalgae, suggesting that these differences may be closely related to their habitats. Case studies further confirm the potential of epigenetic regulation in enhancing stress tolerance in algae and optimizing biofuel production, highlighting the broad prospects of epigenetic mechanisms in algal cultivation and biotechnological applications. This research aims to promote sustainable algal farming practices and provide innovative solutions to address global environmental challenges such as climate change and resource scarcity.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil0,227

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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