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Enregistrement W2168833584 · doi:10.1146/annurev-phyto-080614-120336

Molecular Mechanisms of Nematode-Nematophagous Microbe Interactions: Basis for Biological Control of Plant-Parasitic Nematodes

2015· review· en· W2168833584 sur OpenAlexaff
Juan Li, Cheng‐Gang Zou, Jianping Xu, Xinglai Ji, Xue‐Mei Niu, Jinkui Yang, Xiaowei Huang, Ke‐Qin Zhang

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Phytopathology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNematode management and characterization studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologyNematodeBiological pest controlMicroorganismEcologyBiotechnologyBacteriaGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant-parasitic nematodes cause significant damage to a broad range of vegetables and agricultural crops throughout the world. As the natural enemies of nematodes, nematophagous microorganisms offer a promising approach to control the nematode pests. Some of these microorganisms produce traps to capture and kill the worms from the outside. Others act as internal parasites to produce toxins and virulence factors to kill the nematodes from within. Understanding the molecular basis of microbe-nematode interactions provides crucial insights for developing effective biological control agents against plant-parasitic nematodes. Here, we review recent advances in our understanding of the interactions between nematodes and nematophagous microorganisms, with a focus on the molecular mechanisms by which nematophagous microorganisms infect nematodes and on the nematode defense against pathogenic attacks. We conclude by discussing several key areas for future research and development, including potential approaches to apply our recent understandings to develop effective biocontrol strategies.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations293
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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