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Enregistrement W3129193919 · doi:10.1128/mbio.03129-20

Convergent Adaptation to Quantitative Host Resistance in a Major Plant Pathogen

2021· article· en· W3129193919 sur OpenAlexaff
Jean Carlier, François Bonnot, Véronique Roussel, Sébastien Ravel, Reina Teresa Martínez, Luis Perez‐Vicente, Catherine Abadie, Stephen Wright

Notice bibliographique

RevuemBio · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBanana Cultivation and Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInterregInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'EnvironnementAgence Nationale de la RechercheEuropean CommissionAgropolis Fondation
Mots-clésAdaptation (eye)BiologyContext (archaeology)PopulationFungusResistance (ecology)Host adaptationGenomePathogenLocal adaptationHost (biology)Plant disease resistanceGeneGeneticsBotanyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

causing black leaf streak disease of banana) whereby samples from new resistant banana hybrids were compared with samples from more susceptible conventional cultivars in two countries. A total of 11 genomic regions for which there was strong evidence of selection by quantitative resistance were detected. An annotation analysis and available biological data supported the hypothesis that some of the genes within these regions may play a role in quantitative pathogenicity. These results suggested a polygenic basis of quantitative pathogenicity in this fungal pathogen and complex molecular plant-pathogen interactions in quantitative disease development involving several genes on both sides.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,988

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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