Physiologic specialization of<i>Puccinia triticina</i>in Canada in 2005<sub>1</sub>
Notice bibliographique
Résumé
Collections of Puccinia triticina, the causal agent of wheat (Triticum aestivum) leaf rust, were sampled across Canada in 2005 to determine the virulence spectrum of this pathogen and detect changes in virulence to important resistance genes. Forty virulence phenotypes were identified from 420 P. triticina isolates. Four virulence phenotypes, MBBJ, NBBR, TDBG, and TLGJ, were identified from five isolates collected in Quebec and six virulence phenotypes, MBJD, MCDS, MCPS, MFDS, MFPS, and TCTF, from six isolates from Ontario. Thirty-five virulence phenotypes were identified from the 396 isolates collected in the eastern prairie region (Manitoba and eastern Saskatchewan) of Canada, with TDBG (46.7%), TBBG (10.9%), and TDBJ (9.1%) being the most common phenotypes. Virulence phenotypes TDBG and TBBG and other similar phenotypes found in high frequency in 2005 had some unusual virulence characteristics, including avirulence to LrCen, Lr14a, and Lr20, which had previously been rare in Canada. Four virulence phenotypes, MBBJ, MBDS, MBGJ, and MBPS, were identified among 13 isolates from Alberta or British Columbia. Of 81 representative isolates, 74, 77, 4, and 67 isolates were virulent to wheat lines with the adult plant resistance genes Lr12, Lr13, Lr35, and Lr37, respectively. None of these were virulent to Lr22a. When tested on an extended set of wheat leaf rust differentials, 46, 43, 74, 60, 51, and 39 of the 81 isolates were virulent to the seedling resistance genes Lr3bg, Lr14b, Lr15, Lr20, Lr23, and Lr28, respectively, yet no virulence was detected to Lr19, Lr21, Lr25, Lr29, or Lr32
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».