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Enregistrement W4318831521 · doi:10.3389/fpls.2022.1101039

Effect of azoxystrobin on tobacco leaf microbial composition and diversity

2023· article· en· W4318831521 sur OpenAlexaff
Meili Sun, Hancheng Wang, Caihua Shi, Jianjun Li, Liuti Cai, Ligang Xiang, Tingting Liu, Paul H. Goodwin, Xingjiang Chen, Ling Wang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesChina National Tobacco CorporationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAzoxystrobinDiversity (politics)Composition (language)BiologyBotanyFungicide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Azoxystrobin, a quinone outside inhibitor fungicide, reduced tobacco target spot caused by Rhizoctonia solani by 62%, but also affected the composition and diversity of other microbes on the surface and interior of treated tobacco leaves. High-throughput sequencing showed that the dominant bacteria prior to azoxystrobin treatment were Methylobacterium on healthy leaves and Pseudomonas on diseased leaves, and the dominant fungi were Thanatephorous (teleomorph of Rhizoctonia) and Symmetrospora on healthy leaves and Thanatephorous on diseased leaves. Both bacterial and fungal diversity significantly increased 1 to 18 days post treatment (dpt) with azoxystrobin for healthy and diseased leaves. For bacteria on healthy leaves, the relative abundance of Pseudomonas, Sphingomonas, Unidentified-Rhizobiaceae and Massilia declined, while Methylobacterium and Aureimonas increased. On diseased leaves, the relative abundance of Sphingomonas and Unidentified-Rhizobiaceae declined, while Methylobacterium, Pseudomonas and Pantoea increased. For fungi on healthy leaves, the relative abundance of Thanatephorous declined, while Symmetrospora, Sampaiozyma, Plectosphaerella, Cladosporium and Cercospora increased. On diseased leaves, the relative abundance of Thanatephorous declined, while Symmetrospora, Sampaiozyma, Plectosphaerella, Cladosporium, Phoma, Pantospora and Fusarium, increased. Compared to healthy leaves, azoxystrobin treatment of diseased leaves resulted in greater reductions in Thanatephorous, Sphingomonas and Unidentified-Rhizobiaceae, a greater increase in Methylobacterium, and similar changes in Phoma, Fusarium, Plectosphaerella and Cladosporium. Azoxystrobin had a semi-selective effect altering the microbial diversity of the tobacco leaf microbiome, which could be due to factors, such as differences among bacterial and fungal species in sensitivity to quinone outside inhibitors, ability to use nutrients and niches as certain microbes are affected, and metabolic responses to azoxystrobin.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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