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Enregistrement W1993514748 · doi:10.1139/b00-022

Differential growth of<i>Fusarium moniliforme</i>relative to tissues from 'Silver Queen', a sweet maize

2000· article· en· W1993514748 sur OpenAlexvenueno aff
I.E. Yates, Alan J. Jaworski

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyceliumBiologyFusariumConidiumInflorescenceInoculationBotanyHyphaHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vegetative and reproductive tissues of maize, Zea mays L., were inoculated in vitro with Fusarium moniliforme J. Sheld. to determine inherent differences among plant tissue types to support mycelia proliferation. The F. moniliforme isolate used for inoculations was tagged with gusA, a reporter gene, providing evidence that developing mycelia were from the inoculum source and excluding possibilities of an external contaminant or an internal endophytic F. moniliforme. Vegetative tissues were dissected from roots, stems, and leaves; reproductive tissues were dissected from developing male and female inflorescences and fruits. In addition, mycelial development was analyzed on nonwounded and wounded mature kernels. Fusarium moniliforme mycelial accumulation was more rapid and extensive on reproductive than on vegetative plant tissue. Fusarium moniliforme conidia inoculated on immature kernels formed a dense mycelial mat, whereas F. moniliforme conidia inoculated on mature kernels developed sparse hyphae, unless the kernels had been wounded. Thus, the type, maturity, and physical condition of maize plant tissues are factors responsible for in vitro differences in mycelial proliferation.Key words: conidia, mycotoxins, plant pathogen, reproductive tissue, vegetative tissue, Zea mays.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,185
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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