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Enregistrement W4200183366 · doi:10.3389/fpls.2021.791033

Endophytic Fungi: From Symbiosis to Secondary Metabolite Communications or Vice Versa?

2021· review· en· W4200183366 sur OpenAlexfundno aff
Beena Alam, Jùnwén Lǐ, Qún Gě, Mueen Alam Khan, Jǔwǔ Gōng, Shahid Mehmood, Yǒulù Yuán, Wànkuí Gǒng

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2021
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and fungal interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChinese Academy of Agricultural SciencesInstitute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of SciencesAgricultural Science and Technology Innovation ProgramChinese Academy of SciencesInstitute of GeneticsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologySymbiosisPlant use of endophytic fungi in defenseHost (biology)Mutualism (biology)EffectorSecondary metaboliteEcologyComputational biologyGeneGeneticsCell biologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endophytic fungi (EF) are a group of fascinating host-associated fungal communities that colonize the intercellular or intracellular spaces of host tissues, providing beneficial effects to their hosts while gaining advantages. In recent decades, accumulated research on endophytic fungi has revealed their biodiversity, wide-ranging ecological distribution, and multidimensional interactions with host plants and other microbiomes in the symbiotic continuum. In this review, we highlight the role of secondary metabolites (SMs) as effectors in these multidimensional interactions, and the biosynthesis of SMs in symbiosis via complex gene expression regulation mechanisms in the symbiotic continuum and via the mimicry or alteration of phytochemical production in host plants. Alternative biological applications of SMs in modern medicine, agriculture, and industry and their major classes are also discussed. This review recapitulates an introduction to the research background, progress, and prospects of endophytic biology, and discusses problems and substantive challenges that need further study.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,299
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations248
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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