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Enregistrement W3207139714 · doi:10.5539/jas.v13n11p74

Morphological Characterization of Corynespora cassiicola Isolates in Culture Media

2021· article· en· W3207139714 sur OpenAlexvenueno aff
Jacqueline Dalbelo Puia, Adriano Thibes Hoshino, Estela Mariani Klein, Emily Danila De Almeida, Sandra Cristina Vigo, Marcelo Giovanetti Canteri

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésCorynespora cassiicolaConidiumMyceliumAgarHyphaBiologyColony morphologyPotato dextrose agarHorticultureBotanyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corynespora cassiicola threatens soybean and cotton production in Brazil. The objective of this study was to evaluate cultural and morphological aspects of C. cassiicola isolated from soybean and cotton of different Brazilian regions, in culture media. The isolates were grown in PDA (Potato Dextrose Agar) and V8 juice agar media. The characteristics evaluated were: color, aspect, and growth rate of mycelia, as well as production and dimension of conidia, and number of septa per conidium. Culture media and isolates were compared using the Kruskal-Wallis or Tukey’s test at 5% significance level. The mycelia of the isolates were predominantly dark gray and light brown. C. cassiicola isolates grew better in V8 juice agar medium, presenting a higher mycelial growth rate. In PDA medium, the production of conidia was higher in isolates from cotton, compared with soybean isolates. There was great variation in the production of conidia in V8 juice agar medium, regardless of the host origin. Conidia length and width varied for isolate and culture medium. The isolates of C. cassiicola coming from cotton presented a higher number of septa per conidium when grown in PDA medium. The morphological aspects of C. cassiicola vary depending on the host of origin and the culture medium.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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'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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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