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Enregistrement W2063843363 · doi:10.1139/w2012-018

Endophytic fungi associated with leaves of Betulaceae in Japan

2012· article· en· W2063843363 sur OpenAlexvenueno aff
Takashi Osono, Hayato Masuya

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyBetulaceaeBotanyPlant use of endophytic fungi in defenseTemperate climateTemperate rainforestTemperate forestSubalpine forestMicrofungiSubtropicsTropical and subtropical moist broadleaf forestsEcologyMontane ecologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diversity and species composition of endophytic fungi on leaves of 11 tree species in Betulaceae were studied, with reference to climatic, tree species, and seasonal variations. A total of 186 fungal isolates were obtained from 190 leaves collected in a subalpine forest, a cool temperate forest, and a subtropical forest in Japan, and were divided into 46 operational taxonomic units (OTUs) according to the base sequences of D1-D2 region of large subunit rDNA. The 2 most frequent OTUs were Muscodor sp. and Nemania sp. in Xylariaceae, followed by Gnomonia sp., Glomerella acutata , Apiosporopsis sp., Asteroma sp., and Cladosporium cladosporioides . The similarities of OTU composition in endophytic fungal assemblages on leaves of Betulaceae were generally low among the forests of different climatic regions. Fungal OTU compositions were relatively similar between 2 Betula species in the subalpine forest, whereas 7 tree species in the cool temperate forest were divided into 3 groups according to the similarity of endophytic fungal assemblages on the leaves, with 4 Carpinus species assigned into 2 of the 3 groups. The similarity of endophytic fungal assemblages between August and October was relatively high in the subalpine forest, whereas the seasonal changes were generally greater (i.e., the similarities among sampling dates were lower) in the cool temperate forest.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations26
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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