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Enregistrement W2028946105 · doi:10.7202/705997ar

Molecular and cellular aspects of Dutch elm disease

2005· article· en· W2028946105 sur OpenAlexaffvenue
Mariam B. Sticklen, Mark G. Bolyard, Ravindra K. Hajela, Lucie Dufresne

Notice bibliographique

RevuePhytoprotection · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCollege of Engineering, Michigan State UniversityMichigan State University
Mots-clésDutch elm diseaseBiologyFungusDiseaseComputational biologyMechanism (biology)GeneticsBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The folio wing review gives an overview of current research in the area of molecular and cellular interactions in Dutch elm disease. This vascular wilt disease is caused by the fungus Ophiostoma ulmi and is transmitted from diseased to healthy trees by the elm bark beetles. Fungal toxins are described which are associated with pathogenesis, one of which, ceratoulmin, is under investigation at the molecular level, particularly regarding its mode of action and localization. The fungus has also been examined at the molecular level to differentiate between aggressive and non-aggressive isolates on the basis of protein and nucleic acid profiles. Genetic linkage maps are being developed to correlate disruption of certain genes with the loss of pathogenicity. Viral and bacterial antagonists of the fungus, which may serve as biological control mechanisms for Dutch elm disease, have been characterized, as have several of the active molecules responsible for control. Host responses are also discussed at the molecular and biochemical level, including phytoalexins and defense mechanism elicitors. Several Unes of investigation are discussed to provide an overview of molecular approaches to understanding and manipulating the organisms involved with the ultimate goal of controlling Dutch elm disease.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,189
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

Citations33
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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