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Enregistrement W2889144233 · doi:10.1080/21505594.2018.1504560

Identification of Plasmodiophora brassicae effectors — A challenging goal

2018· review· en· W2889144233 sur OpenAlexafffund
Edel Pérez‐López, Matthew Waldner, Md Musharaf Hossain, Anthony Kusalik, Yangdou Wei, Peta C. Bonham‐Smith, Christopher D. Todd

Notice bibliographique

RevueVirulence · 2018
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Resistance and Genetics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskatchewan Canola Development CommissionMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésClubrootEffectorBiologyObligateIdentification (biology)PathogenComputational biologyHost (biology)Obligate parasitePhytoplasmaGeneGeneticsBrassicaCell biologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clubroot is an economically important disease affecting Brassica plants worldwide. Plasmodiophora brassicae is the protist pathogen associated with the disease, and its soil-borne obligate parasitic nature has impeded studies related to its biology and the mechanisms involved in its infection of the plant host. The identification of effector proteins is key to understanding how the pathogen manipulates the plant's immune response and the genes involved in resistance. After more than 140 years studying clubroot and P. brassicae, very little is known about the effectors playing key roles in the infection process and subsequent disease progression. Here we analyze the information available for identified effectors and suggest several features of effector genes that can be used in the search for others. Based on the information presented in this review, we propose a comprehensive bioinformatics pipeline for effector identification and provide a list of the bioinformatics tools available for such.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations59
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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