Integrating Large-Scale Data and RNA Technology to Protect Crops from Fungal Pathogens
Notice bibliographique
Résumé
With a rapidly growing human population it is expected that plant science researchers and the agricultural community will need to increase food productivity using less arable land. This challenge is complicated by fungal pathogens and diseases, many of which can severely impact crop yield. Current measures to control fungal pathogens are either ineffective or have adverse effects on the agricultural enterprise. Thus, developing new strategies through research innovation to protect plants from pathogenic fungi is necessary to overcome these hurdles. RNA sequencing technologies are increasing our understanding of the underlying genes and gene regulatory networks mediating disease outcomes. The application of invigorating next generation sequencing strategies to study plant-pathogen interactions has and will provide unprecedented insight into the complex patterns of gene activity responsible for crop protection. However, questions remain about how biological processes in both the pathogen and the host are specified in space directly at the site of infection and over the infection period. The integration of cutting edge molecular and computational tools will provide plant scientists with the arsenal required to identify genes and molecules that play a role in plant protection. Large scale RNA sequence data can then be used to protect plants by targeting genes essential for pathogen viability in the production of stably transformed lines expressing RNA interference molecules, or through foliar applications of double stranded RNA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».