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Enregistrement W2284022146 · doi:10.1093/femsre/fuv045

Friends or foes? Emerging insights from fungal interactions with plants

2015· review· en· W2284022146 sur OpenAlexaff
Susanne Zeilinger, Vijai Kumar Gupta, Tanya E. S. Dahms, Roberto Nascimento Silva, Harikesh Bahadur Singh, Ram Sanmukh Upadhyay, Eriston Vieira Gomes, Clement K. M. Tsui, Chandra Nayak S

Notice bibliographique

RevueFEMS Microbiology Reviews · 2015
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Regina
Organismes subventionnairesAustrian Science FundVienna Science and Technology FundFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésBiologyEffectorSymbiosisPlant growthFungal growthPlant defense against herbivoryHost (biology)Plant ImmunityComputational biologyEcologyBotanyArabidopsisBacteriaCell biologyBiochemistryGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fungi interact with plants in various ways, with each interaction giving rise to different alterations in both partners. While fungal pathogens have detrimental effects on plant physiology, mutualistic fungi augment host defence responses to pathogens and/or improve plant nutrient uptake. Tropic growth towards plant roots or stomata, mediated by chemical and topographical signals, has been described for several fungi, with evidence of species-specific signals and sensing mechanisms. Fungal partners secrete bioactive molecules such as small peptide effectors, enzymes and secondary metabolites which facilitate colonization and contribute to both symbiotic and pathogenic relationships. There has been tremendous advancement in fungal molecular biology, omics sciences and microscopy in recent years, opening up new possibilities for the identification of key molecular mechanisms in plant-fungal interactions, the power of which is often borne out in their combination. Our fragmentary knowledge on the interactions between plants and fungi must be made whole to understand the potential of fungi in preventing plant diseases, improving plant productivity and understanding ecosystem stability. Here, we review innovative methods and the associated new insights into plant-fungal interactions.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations375
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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