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Enregistrement W2553735362 · doi:10.3390/v8110303

Plant Virus–Insect Vector Interactions: Current and Potential Future Research Directions

2016· review· en· W2553735362 sur OpenAlexaff
Ralf G. Dietzgen, Krin S. Mann, Karyn N. Johnson

Notice bibliographique

RevueViruses · 2016
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesUniversity of Queensland
Mots-clésBiologyHost (biology)InsectPlant virusVector (molecular biology)VirusVirologyTransmission (telecommunications)Viral replicationComputational biologyGeneticsEcologyGeneComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acquisition and transmission by an insect vector is central to the infection cycle of the majority of plant pathogenic viruses. Plant viruses can interact with their insect host in a variety of ways including both non-persistent and circulative transmission; in some cases, the latter involves virus replication in cells of the insect host. Replicating viruses can also elicit both innate and specific defense responses in the insect host. A consistent feature is that the interaction of the virus with its insect host/vector requires specific molecular interactions between virus and host, commonly via proteins. Understanding the interactions between plant viruses and their insect host can underpin approaches to protect plants from infection by interfering with virus uptake and transmission. Here, we provide a perspective focused on identifying novel approaches and research directions to facilitate control of plant viruses by better understanding and targeting virus-insect molecular interactions. We also draw parallels with molecular interactions in insect vectors of animal viruses, and consider technical advances for their control that may be more broadly applicable to plant virus vectors.

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)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,256
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations235
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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