The Significance of Fungal Biofilms in Association with Plants and Soils
Notice bibliographique
Résumé
Microorganisms such as fungi, bacteria, viruses, and protists cause diseases on food, feed, and fiber crops every year. Diseases result in significant economic losses to producers and processors, and, in some cases, may present a public health risk to consumers. As the body of knowledge regarding microbial biology increases, this knowledge helps improve disease avoidance, management, and control. For example, the more one knows about the conditions and mechanisms controlling microorganisms' growth, infection, survival, and dispersal, the better able one is to design effective strategies to prevent disease, manage infections, and control the negative impacts. The discovery, description, and characterization of microbial biofilms is a recent example of how understanding pathogen biology to a greater extent can help in management of disease. The documented knowledge of microbial biofilms has led to a shift in our understanding of how microorganisms grow, survive, adapt, and exploit hosts. We now understand a great deal about biofilms formed by a number of bacterial and yeast species in aquatic and clinical settings. However, much less is known about biofilms associated with plants, especially those formed by filamentous fungi. This chapter reviews what is known about biofilms that have been characterized on plants or in soil, with special attention to those of filamentous fungi on plants, including mycorrhizae, as well as Oomycetes. These examples will help drive plant disease management toward a biofilm approach that is based on a greater understanding of how the causal agents grow, invade, survive, and disperse. This approach may strengthen existing programs aimed at improving soil and plant health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».