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Enregistrement W2130452817 · doi:10.1139/w08-104

Effect of biofumigation with volatiles from <i>Muscodor albus</i> on the viability of <i>Tilletia</i> spp. teliospores

2009· article· en· W2130452817 sur OpenAlexvenueno aff
Blair J. Goates, Julien Mercier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologySmutGerminationSeedlingSporeBotanyHorticultureAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Volatile organic compounds produced by the fungus Muscodor albus inhibit or kill numerous fungi. The effect of these volatiles was tested on dormant and physiologically active teliospores of the smut fungi Tilletia horrida, Tilletia indica, and Tilletia tritici, which cause kernel smut of rice, Karnal bunt of wheat, and common bunt of wheat, respectively. Reactivated rye grain culture of M. albus was used to fumigate dormant teliospores in dry Petri dishes and physiologically active teliospores on water agar for up to 5 days at 22 degrees C. Teliospores of all 3 species were incapable of germination when fumigated on agar for 5 days. When T. tritici on agar was fumigated only during the initial 48 h of incubation, viability was reduced by 73%-99%. Fumigation of dry loose teliospores of T. tritici caused a 69%-97% loss in viability, whereas teliospores within intact sori were not affected. Dormant teliospores of T. horrida and T. indica were not affected by M. albus volatiles. It appears that M. albus has potential as a seed or soil treatment for controlling seedling-infecting smuts where infection is initiated by germinating teliospores prior to seedling emergence. The volatiles were not effective for postharvest control of teliospores under conditions used in these experiments.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,178 · 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'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

Citations29
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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