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Enregistrement W2178690696 · doi:10.1094/pdis-11-14-1127-re

Phenotypic Diversity of <i>Puccinia helianthi</i> (Sunflower Rust) in the United States from 2011 and 2012

2015· article· en· W2178690696 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Friskop, T. J. Gulya, Robert M. Harveson, Ryan M. Humann, Maricelis Acevedo, Samuel G. Markell

Notice bibliographique

RevuePlant Disease · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSunflower and Safflower Cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorth Dakota State University
Mots-clésBiologyVirulenceRust (programming language)SunflowerRace (biology)Host (biology)Veterinary medicineAgronomyGeneBotanyGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Puccinia helianthi, causal agent of sunflower rust, is a macrocyclic and autoecious pathogen. Widespread sexual reproduction of P. helianthi was documented in North Dakota and Nebraska for the first time in 2008 and has since frequently occurred. Concurrently, an increase in sunflower rust incidence, severity, and subsequent yield loss on sunflower has occurred since 2008. Rust can be managed with resistance genes but determination of virulence phenotypes is important for effective gene deployment and hybrid selection. However, the only P. helianthi virulence data available in the United States was generated prior to 2009 and consisted of aggregate virulence phenotypes determined on bulk field collections. The objective of this study was to determine the phenotypic diversity of P. helianthi in the United States. P. helianthi collections were made from cultivated, volunteer, and wild Helianthus spp. at 104 locations across seven U.S. states and one Canadian province in 2011 and 2012. Virulence phenotypes of 238 single-pustule isolates were determined on the internationally accepted differential set. In total, 29 races were identified, with races 300 and 304 occurring most frequently in 2011 and races 304 and 324 occurring most frequently in 2012. Differences in race prevalence occurred between survey years and across geography but were similar among host types. Four isolates virulent to all genes in the differential set (race 777) were identified. The resistance genes found in differential lines HA-R3 (R4b), MC29 (R2 and R10), and HA-R2 (R5) conferred resistance to 96.6, 83.6, and 78.6% of the isolates tested, respectively.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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