Cultural and PCR-based identification of the two most common fungi from cankers on container-grown Norway spruce seedlings
Notice bibliographique
Résumé
Assays were made to identify the most common fungi in cankers occurring on container seedlings of Norway spruce. The fungi isolated from cankers were first separated into morphological groups based on colony color, growth rate, and pattern on malt extract agar. Profiling of 18S rDNA indicated that several operational taxonomic units (OTUs) inhabited the cankers, some (OTU1 and OTU2) of which could be linked to mycelial cultures also isolated from the cankers. In addition, OTU1 could be linked to isolates originating from damped-off seedlings. Although the cultures linked to OTU1 differed morphologically from each other, the random amplified microsatellite analysis showed that they were genetically highly similar and represented a single species. Later, when these cultures were kept in natural sunlight, they all produced conidia morphologically similar to Sirococcus conigenus. Also, their partial 18S rDNA sequence was identical to that of S. conigenus in GenBank. The other common fungus (OTU2) was not possible to identify to species level, but based on comparisons with sequences in GenBank, it was closely related to Phoma herbarum. In preliminary tests, both S. conigenus (OTU1) and P. herbarum related fungus (OTU2) were pathogenic to Norway spruce seedlings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».