Hyperhydricity Syndrome in In Vitro Plants: Mechanisms, Physiology, and Control
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the physiological characteristics of hyperhydric plantlets is ultimately necessary since hyperhydricity results in financial loss for in vitro plants from a commercial perspective. Although many studies report the possible causes and symptoms of hyperhydricity, knowledge of it remains limited. This review aims to provide an integrated overview of this phenomenon and outline the perspectives for its prevention. First, we summarize the factors of in vitro hyperhydricity, including gelling agents, growth regulators, vessel ventilation and gas exchange, light, and osmotic conditions. Second, we describe physiological and internal changes commonly observed in hyperhydric plants, such as ROS/ethylene imbalance, altered antioxidant capacity, defects in the cell wall, and lignification. Third, we outline ultrastructural characteristics and accumulate HPLC findings to recognize the metabolite profiles of hyperhydric plantlets. Fourth, we introduce emerging AI-assisted MLM (machine learning model) approaches to detect and optimize the culture parameters to prevent hyperhydricity. Finally, we evaluate the strategies for the protection of the culture from hyperhydric conditions. This structured overview intends to reduce hyperhydricity in commercial and research settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».