Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 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) | 0,010 | 0,002 |
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 ».