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Enregistrement W2031644811 · doi:10.1139/w02-062

Physiological and genetic characterization of fluorescent<i>Pseudomonas</i>associated with<i>Cantharellus cibarius</i>

2002· article· en· W2031644811 sur OpenAlexvenueno aff
J. Ignacio Rangel‐Castro, Jolanta J. Levenfors, E. Danell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de LyonSkogs- och Jordbrukets Forskningsråd
Mots-clésBiology16S ribosomal RNAPseudomonasPseudomonas fluorescensGenBankBacteriaMicrobiologyRestriction fragment length polymorphismGenotypeRibosomal DNAPolymerase chain reactionGeneticsGenePhylogenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fluorescent Pseudomonas spp. isolated from fruiting bodies (FB) of Cantharellus cibarius were characterized physiologically and genetically and were compared with fluorescent Pseudomonas from forest soil and with sequences from the GenBank database. Pseudomonas spp. from FB differed physiologically from isolates from soil lacking FB and had some similarities with the strains obtained from soil underneath the FB. Analyses of the polymerase chain reaction (PCR) and restriction fragment length polymorphism (RFLP) patterns and partial sequencing analysis of the 16S-rDNA region indicated that the bacteria isolated from these environments were different. However, there was no specific Pseudomonas genotype restricted to the FB environment. Utilization of the reported fungal exudates trehalose and mannitol may explain how millions of bacteria survive in the C. cibarius FB without deteriorating the fungal mycelium. The importance of the metabolic characterization of bacteria and the possible mechanisms involved in the association with C cibarius are discussed. Our study showed that standard processes for bacterial identification, e.g., Biolog and 16S-rDNA are insufficient until databases for different ecosystems are created.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,148 · 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

Citations46
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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