MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413258820 · doi:10.5376/mgg.2024.15.0029

Meta-Analysis of Epigenetic Marks Influencing Maize Traits

2024· article· en· W4413258820 sur OpenAlexvenueno aff
Jiayi Wu, Qian Li

Notice bibliographique

RevueMaize Genomics and Genetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGABA and Rice Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsBiologyQuantitative trait locusGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigates how epigenetic changes shape key characteristics in maize plants. By analyzing molecular processes like DNA methylation patterns, histone alterations, and non-coding RNA activity, we demonstrate their significant impact on agricultural traits such as crop productivity, root formation, environmental adaptability, and hybrid vigor. Specifically, methylation processes govern seed maturation and stress responses, histone adjustments control genetic switches, while regulatory RNAs manage gene suppression and coordinate epigenetic systems. Notably, external conditions like environmental stresses can trigger adaptive adjustments through epigenetic pathways, with certain modifications potentially affecting multiple generations. The study combines advanced genomic tools including large-scale DNA analysis and population-level genetic mapping to identify valuable epigenetic signatures. These biological markers show promising potential for improving selective breeding approaches, ultimately aiming to boost harvest outputs and strengthen plant defenses against challenging growth conditions. This integrated methodology provides new insights into developing climate-resilient maize varieties through epigenetic engineering.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMaize Genomics and GeneticsMême sujetGABA and Rice ResearchTravaux en français237 207