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Enregistrement W2010894752 · doi:10.1111/j.1550-7408.2009.00467.x

Genetic Diversity of Populations of <i>Monilinia fructicola</i> (Fungi, Ascomycota, Helotiales) from China

2010· article· en· W2010894752 sur OpenAlexaff
Liyun Guo, Jianping Xu, Yong Luo, Themis J. Michailides

Notice bibliographique

RevueJournal of Eukaryotic Microbiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFungal Plant Pathogen Control
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesShandong Academy of Agricultural SciencesShandong Academy of SciencesMinistry of Agriculture of the People's Republic of China
Mots-clésBiologyAscomycotaAnalysis of molecular varianceMonilinia fructicolaGenetic diversityBotanyChinaGenetic variationGene flowEvolutionary biologyGeneticsPopulationGeneDemographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The genetic variation among 128 isolates of Monilinia fructicola (Fungi, Ascomycota, Helotiales) from China was analyzed using Inter-Simple Sequence Repeat (ISSR) markers and compared with those of samples from California, USA and New Zealand. A total of 72 reproducible DNA fragments were scored, of which 87.5% (63/72) were polymorphic. The Nei's gene diversity and Shannon's diversity indices of three Chinese regional populations were very similar to that from California. However, several differences were observed among geographic populations of M. fructicola from both within China and between China and California. The analysis of molecular variance (AMOVA) of isolates from different geographic locations suggested that most of the observed genetic variation was found within populations. Results of this study are inconsistent with the hypothesis that the Chinese populations of M. fructicola were derived from a single or few recent migrants from other countries. Instead, our results suggest that M. fructicola has been in China long before its first official recording in 2003.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,185 · 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'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

Citations29
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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