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Enregistrement W2036076166 · doi:10.1111/j.1439-0434.2006.01083.x

Genetic Similarity among Isolates of <i>Pyrenophora tritici‐repentis</i>, Causal Agent of Tan Spot of Wheat

2006· article· en· W2036076166 sur OpenAlexaffabout
P. K. Singh, G. R. Hughes

Notice bibliographique

RevueJournal of Phytopathology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyrenophoraBiologyGenetic variabilityPopulationRAPDGenotypeChlorosisVeterinary medicineGenetic variationBotanyGeneticsCultivarGenetic diversityGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tan spot, a foliar disease of wheat, is caused by the fungus Pyrenophora tritici‐repentis. On susceptible wheat cultivars, P. tritici‐repentis induces two distinct symptoms: tan necrosis and extensive chlorosis. Presently isolates of P. tritici‐repentis are classified into 11 races based on their virulence on a set of wheat differential genotypes. In nature, this pathogen reproduces both sexually and asexually, but the extent of genetic variability in the P. tritici‐repentis population of western Canada is unknown. This study was conducted to assess the genetic variability among different isolates of P. tritici‐repentis and to determine if similarities among isolates are correlated with race classification or geographic origin of the isolates. Thirty‐three isolates of P. tritici‐repentis and one isolate each of P. teres f. sp. teres, P. teres f. sp. maculata, P. graminea, Helminthosporium sativum and an uncharacterized isolate were studied with 30 random amplified polymorphic DNA (RAPD) primers. Cluster analysis showed that all isolates had unique banding patterns and that clustering of isolates was independent of their race designation or geographic origin. Analysis of molecular variation (amova) showed that 96.8% of variability occurred among isolates and among race variability accounted for only 3.2% of the total variability.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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