Current state of genetically modified plant impact on target and non-target fungi
Notice bibliographique
Résumé
For two decades, genetic engineering has made it possible to develop crops and trees designed for yield improvement and simplified culture management. This, combined with field deployment of monocultures over large areas, can result in environmental stress and unwanted potential side effects. The commercial production of genetically modified (GM) crops and the recent development of GM trees raise concerns about their potential impact on the environment, in general, and on the biodiversity of non-target organisms, in particular. Fungi are spread worldwide and play key roles in ecosystems. They have been closely associated with plants since they emerged from the oceans. This review critically examines research monitoring the potential effects of GM crops and GM trees on target and non-target fungi. Parsing public databases for peer-reviewed publications about GM plant impacts on fungi yielded 149 studies, a relatively modest number considering the diversity of crops and ecosystems studied. Analysis of these publications showed that the effects of GM plants expressing herbicide and insect tolerance on fungi are understudied while they dominate the GM area worldwide. Experiments monitoring the impact of GM crops and GM trees with enhanced antifungal activity towards target fungi showed, for the most part, significant decreases in disease severity caused by fungal pathogens. Significant changes, expressed as an increase or decrease in fungal development, abundance, and diversity of non-target fungi, were observed in 18 out of 60 studies and all of them involved GM plants expressing traits that were unexpected to affect fungi. The remaining 42 studies did not identify a significant impact on fungal populations. Therefore, in spite of the fact that GM plants have been commercialized since 1996, no clear generalized trend can be identified and it appears that a case-by-case approach is the safest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».