Molecular approach to characterize ectomycorrhizae fungi from Mediterranean pine stands in Portugal
Notice bibliographique
Résumé
Stone pine (Pinus pinea L.), like other conifers, forms ectomycorrhizas (ECM), which have beneficial impact on plant growth in natural environments and forest ecosystems. An in vitro co-culture of stone pine microshoots with pure mycelia of isolated ECM sporocarps was used to overcome the root growth cessation not only in vitro but also to improve root development during acclimation phase. Pisolithus arhizus (Scop.) Rauschert and Lactarius deliciosus (L. ex Fr.) S.F. Gray fungi, were collected, pure cultured and used in in vitro co-culture with stone pine microshoots. Samples of P. arhizus and L. deliciosus for the in vitro co-cultures were collected from the pine stands southwest Portugal. The in situ characterization was based on their morphotypes. To confirm the identity of the collected material, ITS amplification was applied using the pure cultures derived from the sporocarps. Additionally, a molecular profile using PCR based genomic fingerprinting comparison was executed with other genera of Basidiomycetes and Ascomycetes. Our results showed the effectiveness of the techniques used to amplify DNA polymorphic sequences, which enhances the characterization of the genetic profile of ECM fungi and also provides an option to verify the fungus identity at any stage of plant mycorrhization.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».