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Enregistrement W4414490677 · doi:10.5539/ijb.v17n1p45

Gradients in Humidity and Water Availability in Plant Tissue Culture Tubes

2025· article· en· W4414490677 sur OpenAlexvenueno aff
Jessica Wedig, Valerie C. Pence, Linda R. Finke, Mary Chaiken, Allan R. Pinhas, Robert T. Voorhees

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Cincinnati
Mots-clésHumidityAgarRelative humidityAgar plateTube (container)Laboratory flaskGellan gum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Culture tubes are commonly used for the in vitro growth of plant tissues. Plants grown in culture tubes can vary in phenotype within the tube, with tissues nearer the surface of the medium being more hyperhydric than those nearer the cap. This is most common in unvented tubes and with medium gelled with gellan gum rather than agar. This study examined whether a gradient in humidity or water availability exists within the culture tube that might explain differences in growth related to distance from the medium. To measure humidity, microsensors were placed at three levels within tubes capped with solid or vented caps with gel medium and repeated with agar medium. Readings were compared with ambient levels outside of the tube for six weeks, under conditions of 16 hrs light:8 hrs dark each day. Humidity in the unvented tubes was mostly saturated. In contrast, humidity in the vented tubes showed a strong vertical gradient. In both vented and unvented tubes, humidity near the medium was higher than near the cap. The experiments with agar and gel gave similar results. To examine water availability, uptake into cellulose or cotton plugs was measured. Water uptake was significantly greater from gel than from agar medium, and only agar showed a significant gradient in the plugs through that time period, regardless of venting. Both the humidity gradients and water uptake differences suggest that one or both may account for differences in exposure of the tissues to water and could affect phenotype depending on the sensitivity of the species and distance of the tissue from the medium.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,081

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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