HPLC analyses of cultures of <i>Phoma</i> spp.: Differentiation among groups and species through secondary metabolite profiles
Notice bibliographique
Résumé
The metabolite profiles of 26 isolates of the blackleg fungus (Leptosphaeria maculans (Desm.) Ces. et de Not., asexual stage Phoma lingam (Tode ex Fr.) Desm.), obtained from diverse parts of the world (part of the International Blackleg Crucifer Network collection), were studied utilizing specific culture conditions, HPLC analysis, and a set of chemical markers. This fungus is the causative agent of blackleg disease of brassica oilseeds; a virulent strain of the pathogen has caused significant rapeseed (Brassica napus L., and B. rapa L.) and canola (B. napus L., and B. rapa L.) losses in Canada, and is also considered a serious agricultural problem worldwide. Effective surveys of blackleg epidemics require simple and reliable analytical methodology to differentiate among the diverse groups of isolates. The chemical analysis of phytotoxins and related secondary metabolites is perhaps one of the most discriminating and the least ambiguous methods for differentiation of Phoma blackleg isolates. Following HPLC analyses, the 26 isolates could be placed in three main groups, irrespective of country of origin: isolates producing phomamide and sirodesmins, isolates producing indolyl dioxopiperazines, and isolates producing polyketides. Discussion of the implications of our findings and suggestions for species reclassification are provided.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».