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Enregistrement W3023751395 · doi:10.1038/s41598-020-64458-7

Target-site EPSPS Pro-106-Ser mutation in Conyza canadensis biotypes with extreme resistance to glyphosate in Ohio and Iowa, USA

2020· article· en· W3023751395 sur OpenAlexaffabout
Zachery T. Beres, Laura Giese, David Mackey, Micheal D. K. Owen, Eric R. Page, Allison A. Snow

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureNational Cancer InstituteIowa State UniversityNational Institutes of HealthOhio State UniversityU.S. Department of Agriculture
Mots-clésGlyphosateBiologyResistance (ecology)MutationWeedHerbicide resistanceGeneticsSerineAgronomyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Documenting the diversity of mechanisms for herbicide resistance in agricultural weeds is helpful for understanding evolutionary processes that contribute to weed management problems. More than 40 species have evolved resistance to glyphosate, and at least 13 species have a target-site mutation at position 106 of EPSPS. In horseweed (Conyza canadensis), this p106 mutation has only been reported in Canada. Here, we sampled seeds from one plant (= biotype) at 24 sites in Ohio and 20 in Iowa, screened these biotypes for levels of resistance, and sequenced their DNA to detect the p106 mutation. Resistance categories were based on 80% survival at five glyphosate doses: S (0×), R1 (1×), R2 (8×), R3 (20×), or R4 (40×). The p106 mutation was not found in the19 biotypes scored as S, R1, or R2, while all 25 biotypes scored as R3 or R4 had the same proline-to-serine substitution at p106. These findings represent the first documented case of target-site mediated glyphosate resistance in horseweed in the United States, and the first to show that this mutation was associated with very strong resistance. We hypothesize that the p106 mutation has occurred multiple times in horseweed and may be spreading rapidly, further complicating weed management efforts.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations22
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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