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Enregistrement W2755727347

Study of Maize Inbreds and Hybrids for Resistance to Fusarium graminearum Schw. Infection via the Silk

2002· article· en· W2755727347 sur OpenAlexaboutno aff
Branko Palaveršić, Emica Drašner, Dragomir Parlov, Antun Vragolović

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHybridFusariumBiologyInbred strainVeterinary medicineHorticultureAgronomyGibberella zeaeGeneticsMedicineGene
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the maize breeding program, 63 inbreds and 62 maize hybrids were tested, using for the first time in 1998 a new method of artificial ear infection with Fusarium graminearum into the silk channel (1). In 7 trials significant differences in resistance degree among the tested lines and hybrids were obtained. Estimates obtained by a 1-7 scale varied from 1.0 to 5.1 for the lines and from 1.4 to 4.4. for the hybrids. Mean values of 27 single cross hybrids to Fusarium ear rot was compared to mean values of the parents resistance. Correlation coefficient of r=0.72 was obtained, which indicates that only approximate hybrid resistance can be predicted from line resistance. Therefore, testing for resistance needs to be conducted with both lines and hybrids. In 1999, the second year of investigation, 37 inbred lines were tested. The ratings ranged from 1.6 to 6.5 and the differences were statistically significant. Also, screening of 1121 maize hybrids, mostly testcrosses, was made for resistance to F. graminearum ear rot and ratings ranged from 1.0 to 6.2. Susceptible hybrid combinations were identified, as well as inbred lines which need to be improved for their degree of resistance to F. graminearum ear rot. 1. Reid, L.M., Hamilton, R.I., Mathev, D.E. 1996. Screening Maize for Resistance to Gibberella Ear Rot. Technical Bulletin 1996-5E. Research Branch, Agriculture and Agri-Food Canada.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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