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Enregistrement W2321989837 · doi:10.1139/cjm-2012-0462

Effect of vegetation on the presence and genetic diversity of<i>Bacillus thuringiensis</i>in soil

2012· article· en· W2321989837 sur OpenAlexvenueno aff
Ana Paula Scaramal Ricieto, Fernanda Aparecida Pires Fazion, Celso Duarte Carvalho Filho, Laurival A. Vilas-Bôas, Gislayne Trindade Vilas-Bôas

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect Resistance and Genetics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésBacillus thuringiensisVegetation (pathology)BiologyGenetic diversityPolymerase chain reactionBacteriaBacillalesSoil testRiparian zoneBotanyBacillaceaeEcologyGeneSoil waterGeneticsHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacillus thuringiensis isolates were obtained from soil samples collected at different sites located in the same region but with different vegetation. The sites showed different frequencies of B. thuringiensis, depending on the type of vegetation. Strains of B. thuringiensis were found to be less common in samples of riparian forest soil than in soil of other types of vegetation. The rate of occurrence of B. thuringiensis in the samples also varied according to the vegetation. These results show that whenever this bacterium was found, it showed a high rate of occurrence, indicating that this species could be better adapted to using soil as a reservoir than other Bacillus species. The presence of cry genes was analyzed by polymerase chain reaction, and genes that exhibited activity against Diptera species were the most commonly found. The isolates obtained were characterized by random amplified polymorphic DNA, and 50% were clustered into clonal groups. These results demonstrated the possible occurrence of a high number of genetically similar strains when samples are collected from the same region, even if they are from locations with different vegetation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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