Culturing and Screening the Plant Parasitic Nematode <em>Ditylenchus dipsaci</em>
Notice bibliographique
Résumé
Plant-parasitic nematodes (PPNs) destroy over 12% of global food crops every year, which equates to roughly 157 billion dollars (USD) lost annually. With a growing global population and limited arable land, controlling PPN infestation is critical for food production. Compounding the challenge of maximizing crop yields are the mounting restrictions on effective pesticides because of a lack of nematode selectivity. Hence, developing new and safe chemical nematicides is vital to food security. In this protocol, the culture and collection of the PPN species Ditylenchus dipsaci are demonstrated. D. dipsaci is both economically damaging and relatively resistant to most modern nematicides. The current work also explains how to use these nematodes in screens for novel small molecule nematicides and reports on data collection and analysis methodologies. The demonstrated pipeline affords a throughput of thousands of compounds per week and can be easily adapted for use with other PPN species such as Pratylenchus penetrans. The techniques described herein can be used to discover new nematicides, which may, in turn, be further developed into highly selective commercial products that safely combat PPNs to help feed an increasingly hungry world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».