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Enregistrement W2547677848 · doi:10.1111/mpp.12506

Evolution, genomics and epidemiology of <i>Pseudomonas syringae</i>

2016· review· en· W2547677848 sur OpenAlexafffund
David A. Baltrus, Honour C. McCann, David S. Guttman

Notice bibliographique

RevueMolecular Plant Pathology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogenic Bacteria Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyPseudomonas syringaeGenomicsScope (computer science)Diversity (politics)NicheEvolutionary biologyGenomeComparative genomicsGenetic diversityComputational biologyWhole genome sequencingEcologyGeneticsBacteriaGenePopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A remarkable shift in our understanding of plant-pathogenic bacteria is underway. Until recently, nearly all research on phytopathogenic bacteria was focused on a small number of model strains, which provided a deep, but narrow, perspective on plant-microbe interactions. Advances in genome sequencing technologies have changed this by enabling the incorporation of much greater diversity into comparative and functional research. We are now moving beyond a typological understanding of a select collection of strains to a more generalized appreciation of the breadth and scope of plant-microbe interactions. The study of natural populations and evolution has particularly benefited from the expansion of genomic data. We are beginning to have a much deeper understanding of the natural genetic diversity, niche breadth, ecological constraints and defining characteristics of phytopathogenic species. Given this expanding genomic and ecological knowledge, we believe the time is ripe to evaluate what we know about the evolutionary dynamics of plant pathogens.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations154
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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