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Enregistrement W4387389354 · doi:10.1038/s41597-023-02588-z

Transcriptome profiling of Fraxinus excelsior genotypes infested by emerald ash borer

2023· article· en· W4387389354 sur OpenAlexaff
James Doonan, Chatchai Kosawang, Michael Eisenring, Tim R. Ladd, Amanda D. Roe, Katharina B. Budde, Hans Jørgen Lyngs Jørgensen, Valentin Queloz, Martin M. Goßner, Lene Rostgaard Nielsen

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésFraxinusBiologyEmerald ash borerTranscriptomeBotanyGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

European ash, Fraxinus excelsior is facing the double threat of ongoing devastation by the invasive fungal pathogen, Hymenoscyphus fraxineus and the imminent arrival of the non-native emerald ash borer (EAB), Agrilus planipennis. The spread of EAB which is currently moving westwards from European Russia and Ukraine into central Europe, poses an additional substantial threat to European ash, F. excelsior. While the molecular basis for resistance or variation in resistance among European ash genotypes is heavily investigated, comparatively little is known about the molecular ash traits involved in resistance against EAB. In this study we have gathered transcriptomic data from EAB inoculated genotypes of F. excelsior that have previously shown different levels of susceptibility to EAB. Resultant datasets show differential gene expression in susceptible and resistant genotypes in response to EAB infestation. This data will provide important information on the molecular basis of resistance to the EAB and allow the development of management plans to combat a pending threat of a culturally and ecologically important European tree species.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,234 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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