Improving ITS sequence data for identification of plant pathogenic fungi
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Plant pathogenic fungi are a large and diverse assemblage of eukaryotes with substantial impacts on natural ecosystems and human endeavours. These taxa often have complex and poorly understood life cycles, lack observable, discriminatory morphological characters, and may not be amenable to in vitro culturing. As a result, species identification is frequently difficult. Molecular (DNA sequence) data have emerged as crucial information for the taxonomic identification of plant pathogenic fungi, with the nuclear ribosomal internal transcribed spacer (ITS) region being the most popular marker. However, international nucleotide sequence databases are accumulating numerous sequences of compromised or low-resolution taxonomic annotations and substandard technical quality, making their use in the molecular identification of plant pathogenic fungi problematic. Here we report on a concerted effort to identify high-quality reference sequences for various plant pathogenic fungi and to re-annotate incorrectly or insufficiently annotated public ITS sequences from these fungal lineages. A third objective was to enrich the sequences with geographical and ecological metadata. The results – a total of 31,954 changes – are incorporated in and made available through the UNITE database for molecular identification of fungi ( http://unite.ut.ee ), including standalone FASTA files of sequence data for local BLAST searches, use in the next-generation sequencing analysis platforms QIIME and mothur, and related applications. The present initiative is just a beginning to cover the wide spectrum of plant pathogenic fungi, and we invite all researchers with pertinent expertise to join the annotation effort.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle