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Enregistrement W1970946392 · doi:10.1002/ece3.450

Genetic diversity and recombination in natural populations of the nematode‐trapping fungus <i><scp>A</scp>rthrobotrys oligospora</i> from <scp>C</scp>hina

2013· article· en· W1970946392 sur OpenAlexaff
Ying Zhang, Min Qiao, Jianping Xu, Yang Cao, Ke‐Qin Zhang, Zefen Yu

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNematode management and characterization studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChina National Tobacco CorporationYunnan University
Mots-clésBiologyFungusNematodeEcological nicheGenetic diversityBiological pest controlEcologyPopulationInvertebrateBotanyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nematophagous fungi can trap and capture nematodes and other small invertebrates. This unique ability has made them ideal organisms from which to develop biological control agents against plant- and animal-parasitic nematodes. However, effective application of biocontrol agents in the field requires a comprehensive understanding about the ecology and population genetics of the nematophagous fungi in natural environments. Here, we genotyped 228 strains of the nematode-trapping fungus Arthrobotrys oligospora using 12 single nucleotide polymorphic markers located on eight random DNA fragments. The strains were from different ecological niches and geographical regions from China. Our analyses identified that ecological niche separations contributed significantly, whereas geographic separation contributed relatively little to the overall genetic variation in our samples of A. oligospora. Interestingly, populations from stressful environments seemed to be more variable and showed more evidence for recombination than those from benign environments at the same geographic areas. We discussed the implications of our results to the conservation and biocontrol application of A. oligospora in agriculture and forestry.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,487

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations25
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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