Prevalence of inversion positive and inversion negative mating type (<i>MAT</i>) alleles and <i>MAT</i> heterokaryons in <i>Sclerotinia sclerotiorum</i> in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Sclerotinia sclerotiorum is a yield-limiting pathogen of several economically important crops, and it reproduces sexually by self-fertilization. Based on the presence of an inversion in the mating type locus, S. sclerotiorum can be grouped as inversion negative (Inv– MAT) and inversion positive (Inv+ MAT) isolates. This study was conducted to determine the prevalence of Inv– and Inv+ MAT S. sclerotiorum isolates across the United States. In total, 164 isolates from 16 hosts and 22 states were evaluated, including 87 isolates from North Dakota and northern Minnesota and 47 isolates from soybean. PCR screening was performed separately for Inv– and Inv+ MAT with specific primers. Of the two kinds of MAT homokaryons, Inv– MAT isolates were the most frequent (31.7%) and were identified in 15 states. Another 12.8% of isolates were Inv+ MAT, and were identified in 8 states. The majority (55.5%) of isolates screened were MAT heterokaryons, and these were identified from 18 states and 11 hosts. The implications of MAT heterokaryons for the biology and management of S. sclerotiorum are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».