Detection of resistance to acetolactate synthase inhibitors in weeds with emphasis on DNA‐based techniques: a review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Resistance to herbicides inhibiting acetolactate synthase (ALS) has been increasing at a faster rate than in any other herbicide group. The great majority of these cases are due to various single-nucleotide polymorphisms in the ALS gene endowing target site resistance. Many diagnostic techniques have been devised in order to confirm resistance and help producers to adopt the best management strategies. Recent advances in DNA technologies coupled with the knowledge of sequence information have allowed the development of accurate and rapid diagnostic tests. While whole plant-based diagnostic techniques such as seedling bioassays or enzyme-based in vitro bioassays provide accurate results, they tend to be labour- and/or space-intensive and will only respond to the particular herbicides tested, making resolution of cross-resistance patterns more difficult. Successful DNA-based diagnosis of ALS inhibitor resistance has been achieved with three main techniques, (1) restriction fragment length polymorphism, (2) polymerase chain reaction amplification of specific alleles and (3) denaturing high-performance liquid chromatography. All DNA-based techniques are relatively rapid and provide clear identification of the mutations causing resistance. Resistance based on non-target mechanisms is not identified by these DNA-based methods; however, given the prevalence of target site-based ALS inhibitor resistance, this is a minor inconvenience.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle