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Enregistrement W2093529391 · doi:10.1094/phyto-04-12-0086-r

Gene Expression Profiling of a Compatible Interaction Between Douglas-Fir and the Root Rot Fungal Pathogen <i>Phellinus sulphurascens</i>

2013· article· en· W2093529391 sur OpenAlexaff
Rona N. Sturrock, A.K.M. Ekramoddoullah

Notice bibliographique

RevuePhytopathology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesU.S. Forest Service
Mots-clésPathosystemBiologyRoot rotInoculationGeneGene expressionFungusBotanycDNA libraryPolymerase chain reactionGene expression profilingHorticultureGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Douglas-fir (DF) (Pseudotsuga menziesii) is one of the largest and most economically important coniferous species in western North America. Its productivity is greatly affected by the root rot fungus Phellinus sulphurascens Pilát. Evidence of resistance by DF to fungal root pathogens such as P. sulphurascens has been reported but mechanisms of resistance in this compatible pathosystem are not yet known. To better understand the DF-P. sulphurascens interaction, especially at the molecular level, we selected 12 diverse plant genes already identified as defense-related from a cDNA library constructed using root tissues from P. sulphurascens-infected DF seedlings. Using quantitative reverse-transcriptase polymerase chain reaction on infected DF root samples collected at five different time points after inoculation, we found that P. sulphurascens infection significantly elevated expression of the 12 selected genes. In most cases the highest expression level was recorded within 2 to 3 days after inoculation. The constructed cDNA library, which is enriched with defense-related host genes and a number of fungal genes, will continue to serve as a useful resource for future larger-scale gene discovery and functional research on the P. sulphurascens and DF pathosystem.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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