Revisions to<i>Penicillium</i>ser.<i>Corymbifera</i>: agents responsible for blue mould storage rot of various flower and vegetable bulbs
Notice bibliographique
Résumé
Fifteen strains representing each Penicillium ser. Corymbifera taxa were compared using phenotypic and chemotaxonomic characters by cluster analysis and discriminant partial least squares regression. Variability in phenotypic expression of species strains resulted in a more fragmented classification compared with secondary metabolite expression. Although the observed phenotypic expression varied for strains cultured upon the same media, it was possible to classify strains into species groupings based only upon a few distinctive phenotypic traits. Data analysis of secondary metabolite profiles generated from HPLC-diode array dectection analysis gave reliable strain classification when more than one media type was employed. Depending on the species, Czapek yeast autolysate agar typically yielded the greatest chemical diversity; however, several metabolites (terrestric acid, corymbiferone, the corymbiferan lactones, and daldinin D) were only produced when strains were grown on either yeast extract sucrose or oatmeal agar. For the classification of strains based on a binary data matrix, application of the Yule coefficient gave the best clustering. Several secondary metabolites, of importance for the classification of ser. Corymbifera strains, were identified by discriminant-partial least squares regression analysis. A diagnostic key based on phenotypic, chemotaxonomic, and pathogenic traits is provided as an aid for species identification.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,028 |
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 ».