Poplar leaf rusts: model pathogens for a model treeThis minireview is one of a selection of papers published in the Special Issue on Poplar Research in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
With the availability of the entire genome of the model tree Populus trichocarpa Torr. & A. Gray and the current genome sequencing project of its rust pathogen Melampsora larici-populina Kleb., rust–poplar interaction research has entered the genomic era. Recent genomics research on poplars has attempted to connect the genetic localizations of loci for qualitative and quantitative disease resistance with putative genes encoding resistance or signalling proteins. The interactions between these putative resistance genes and rust effectors remain unknown. Genomic resources developed for Melampsora spp. promise to contribute to our understanding of the molecular basis of pathogenicity by facilitating the isolation of pathogenicity genes. A multifaceted approach for the identification of such genes that relies largely on trimming and sequence data analysis has been developed. The strategy takes advantage of the resources available and combines EST libraries, bioinformatics data mining for extracellularly expressed secreted proteins, intra- and inter-specific comparative genomics, and testing for the presence of positive selection. It has resulted in the discovery of several putative candidate genes. In silico evidence for candidate genes will be further validated by robust experimental evidence through functional analyses.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».