Notice bibliographique
Résumé
Cherry virus A (CVA), a recently described member of the genus Capillovirus, was first reported in Prunus cerasus (Jelkmann, 1995). It is widespread in both Germany and Canada (Eastwell & Bernardy, 1998; James & Jelkmann, 1998). In the autumn, leaf and bark material were collected from 16 cherry trees of different UK origin growing at HRI-East Malling. RNA was extracted from these samples using a modified protocol based on the Qiagen RNeasy kit (Quiagen Ltd., Crawley, RH10 2AX, UK) (MacKenzie et al., 1997). RT–PCR detection of CVA was carried out according to James & Jelkmann (1998), except that the addition of Extender PCR additive (Stratagene Europa, 1101 CB Amsterdam Zuidoorst, the Netherlands) was not necessary for successful amplification using primer CVA1 (James & Jelkmann, 1998) in combination with a newly designed primer CVA3. CVA was found in leaf and bark material taken from 15 of the 16 sweet cherry trees. This is the first record of (i) the presence of CVA in the UK and (ii) the ability to detect CVA in dormant material. No data are available on the impact of CVA on fruit yield from sweet cherry orchards, yet it appears to be ubiquitous in the UK. CVA is graft-transmissible, and the only tree that tested negative for CVA was one grown from seed. CVA may not cause disease in these trees, but it is possibly deleterious as a synergist necessary for disease development. This work provides a starting point for research on the occurrence of the virus in UK planting material and its possible involvement in the aetiology of cherry diseases.
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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 ».