Yeasts from tropical forests: Biodiversity, ecological interactions, and as sources of bioinnovation
Notice bibliographique
Résumé
Tropical rainforests and related biomes are found in Asia, Australia, Africa, Central and South America, Mexico, and many Pacific Islands. These biomes encompass less than 20% of Earth's terrestrial area, may contain about 50% of the planet's biodiversity, and are endangered regions vulnerable to deforestation. Tropical rainforests have a great diversity of substrates that can be colonized by yeasts. These unicellular fungi contribute to the recycling of organic matter, may serve as a food source for other organisms, or have ecological interactions that benefit or harm plants, animals, and other fungi. In this review, we summarize the most important studies of yeast biodiversity carried out in these biomes, as well as new data, and discuss the ecology of yeast genera frequently isolated from tropical forests and the potential of these microorganisms as a source of bioinnovation. We show that tropical forest biomes represent a tremendous source of new yeast species. Although many studies, most using culture-dependent methods, have already been carried out in Central America, South America, and Asia, the tropical forest biomes of Africa and Australasia remain an underexplored source of novel yeasts. We hope that this review will encourage new researchers to study yeasts in unexplored tropical forest habitats.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».