A global-temporal analysis on Phytophthora sojae resistance-gene efficacy
Notice bibliographique
Résumé
Plant disease resistance genes are widely used in agriculture to reduce disease outbreaks and epidemics and ensure global food security. In soybean, Rps (Resistance to Phytophthora sojae) genes are used to manage Phytophthora sojae, a major oomycete pathogen that causes Phytophthora stem and root rot (PRR) worldwide. This study aims to identify temporal changes in P. sojae pathotype complexity, diversity, and Rps gene efficacy. Pathotype data was collected from 5121 isolates of P. sojae, derived from 29 surveys conducted between 1990 and 2019 across the United States, Argentina, Canada, and China. This systematic review shows a loss of efficacy of specific Rps genes utilized for disease management and a significant increase in the pathotype diversity of isolates over time. This study finds that the most widely deployed Rps genes used to manage PRR globally, Rps1a, Rps1c and Rps1k, are no longer effective for PRR management in the United States, Argentina, and Canada. This systematic review emphasizes the need to widely introduce new sources of resistance to P. sojae, such as Rps3a, Rps6, or Rps11, into commercial cultivars to effectively manage PRR going forward.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».