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Enregistrement W2902896076 · doi:10.1002/9780470015902.a0000758.pub3

Virus and Host Plant Interactions

2018· other· en· W2902896076 sur OpenAlexaff
Aiming Wang

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Life Sciences · 2018
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyHost (biology)Plant virusVirusGenomeVirologyGeneticsArms raceGeneViral evolutionVirulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Plant viruses infect almost all crops and cause serious diseases worldwide. Currently, viral pathogens account for the largest proportion of newly emerging plant diseases and as such, are considered a major constraint to agriculture, threatening global food security. All plant viruses have relatively small genomes with limited coding capacity. They must co‐opt cellular pathways and recruit host proteins and metabolites to complete their infection cycle. To combat virus infection, plants have evolved sophisticated defence mechanisms. In order to establish infection, viruses have also evolved virulence strategies to suppress host defence. A successful infection by a plant virus requires compatible molecular interplays between the host plant and the invading virus. A better understanding of the complex virus–plant interactions will assist in the development of novel antiviral strategies. Key Concepts Plant viruses have small genomes that encode a few proteins and thus depend on host factors to establish their infection. There exist multifaceted defence and counterdefence strategies in the coevolutionary arms race between plants and viruses. A successful viral infection may induce disease symptoms or remain asymptomatic. Host factors are implicated in all steps of the viral infection process, and silencing or mutation of host factor gene(s) leads to recessive genetic resistance to viruses. The majority host factors are also essential for plant viability and some of them may be manipulated to develop genetic resistance through precise mutation to retain their canonical cellular functions but lose the ability to support viral infection.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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