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Enregistrement W2883920156 · doi:10.1139/cjm-2018-0377

Multidisciplinary approaches for studying rhizobium–legume symbioses

2018· review· en· W2883920156 sur OpenAlexaffvenue
George C. diCenzo, Maryam Zamani, Alice Checcucci, Marco Fondi, Joel S. Griffitts, Turlough M. Finan, Alessio Mengoni

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhizobiaBiologyMultidisciplinary approachSymbiosisBiotechnologyRhizobiumGenomicsComputational biologyGenomeGeneticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rhizobium-legume symbiosis is a major source of fixed nitrogen (ammonia) in the biosphere. The potential for this process to increase agricultural yield while reducing the reliance on nitrogen-based fertilizers has generated interest in understanding and manipulating this process. For decades, rhizobium research has benefited from the use of leading techniques from a very broad set of fields, including population genetics, molecular genetics, genomics, and systems biology. In this review, we summarize many of the research strategies that have been employed in the study of rhizobia and the unique knowledge gained from these diverse tools, with a focus on genome- and systems-level approaches. We then describe ongoing synthetic biology approaches aimed at improving existing symbioses or engineering completely new symbiotic interactions. The review concludes with our perspective of the future directions and challenges of the field, with an emphasis on how the application of a multidisciplinary approach and the development of new methods will be necessary to ensure successful biotechnological manipulation of the symbiosis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,171 · 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 tête enseignante, 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

Citations101
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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