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Enregistrement W2994263050 · doi:10.1094/phyto-07-19-0228-ia

Progress on Molecular Genetics and Manipulation of Rust Fungi

2019· article· en· W2994263050 sur OpenAlexafffund
Guus Bakkeren, Les J. Szabo

Notice bibliographique

RevuePhytopathology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYeasts and Rust Fungi Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiologyRust (programming language)GenomicsHost (biology)Resistance (ecology)BiotechnologyComputational biologyGeneGeneticsEvolutionary biologyGenomeEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among the thousands of rust species described, many are known for their devastating effects on their hosts, which include major agriculture crops and trees. Hence, for over a century, these basidiomycete pathogenic fungi have been researched and experimented with. However, due to their biotrophic nature, they are challenging organisms to work with and, needing their hosts for propagation, represent pathosystems that are not easily experimentally accessible. Indeed, efforts to perform genetics have been few and far apart for the rust fungi, though one study performed in the 1940s was famously instrumental in formulating the gene-for-gene hypothesis describing pathogen-host interactions. By taking full advantage of the molecular genetic tools developed in the 1980s, research on many plant pathogenic microbes thrived, yet similar work on the rusts remained very challenging though not without some successes. However, the genomics era brought real breakthrough research for the biotrophic fungi and with innovative experimentation and the use of heterologous systems, molecular genetic analyses over the last 2 decades have significantly advanced our insight into the function of many rust fungus genes and their role in the interaction with their hosts. This has allowed optimizing efforts for resistance breeding and the design and testing of various novel strategies to reduce the devastating diseases they cause.

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)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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