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Enregistrement W4393004100 · doi:10.1007/s13225-023-00532-5

Current trends, limitations and future research in the fungi?

2024· article· en· W4393004100 sur OpenAlexfundno aff
Kevin D. Hyde, Petr Baldrián, Yanpeng Chen, K. W. Thilini Chethana, Sybren de Hoog, Mingkwan Doilom, Antônio Roberto Gomes de Farias, Micael F. M. Gonçalves, Didsanutda Gonkhom, Heng Gui, Sandra Hilário, Yuwei Hu, Ruvishika S. Jayawardena, Sabin Khyaju, Paul M. Kirk, Petr Kohout, Thatsanee Luangharn, Sajeewa S. N. Maharachchikumbura, Ishara S. Manawasinghe, Peter E. Mortimer, Allen Grace T. Niego, Monthien Phonemany, Birthe Sandargo, Indunil C. Senanayake, Marc Stadler, Frank Surup, Naritsada Thongklang, Dhanushka N. Wanasinghe, Ali H. Bahkali, Arttapon Walker

Notice bibliographique

RevueFungal Diversity · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Botany, Chinese Academy of SciencesKunming Institute of Botany, Chinese Academy of SciencesFundação para a Ciência e a TecnologiaMinistério da Ciência, Tecnologia e Ensino SuperiorInstitute of Population and Public HealthNational Research Council of ThailandChinese Academy of SciencesCentro de Estudos Ambientais e Marinhos, Universidade de AveiroUniversidade de AveiroKing Saud UniversityMinisterstvo Školství, Mládeže a Tělovýchovy
Mots-clésMycologyBiologyPhylogenomicsField (mathematics)EcologyData scienceEngineering ethicsComputer scienceEngineeringPhylogeneticsBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The field of mycology has grown from an underappreciated subset of botany, to a valuable, modern scientific discipline. As this field of study has grown, there have been significant contributions to science, technology, and industry, highlighting the value of fungi in the modern era. This paper looks at the current research, along with the existing limitations, and suggests future areas where scientists can focus their efforts, in the field mycology. We show how fungi have become important emerging diseases in medical mycology. We discuss current trends and the potential of fungi in drug and novel compound discovery. We explore the current trends in phylogenomics, its potential, and outcomes and address the question of how phylogenomics can be applied in fungal ecology. In addition, the trends in functional genomics studies of fungi are discussed with their importance in unravelling the intricate mechanisms underlying fungal behaviour, interactions, and adaptations, paving the way for a comprehensive understanding of fungal biology. We look at the current research in building materials, how they can be used as carbon sinks, and how fungi can be used in biocircular economies. The numbers of fungi have always been of great interest and have often been written about and estimates have varied greatly. Thus, we discuss current trends and future research needs in order to obtain more reliable estimates. We address the aspects of machine learning (AI) and how it can be used in mycological research. Plant pathogens are affecting food production systems on a global scale, and as such, we look at the current trends and future research needed in this area, particularly in disease detection. We look at the latest data from High Throughput Sequencing studies and question if we are still gaining new knowledge at the same rate as before. A review of current trends in nanotechnology is provided and its future potential is addressed. The importance of Arbuscular Mycorrhizal Fungi is addressed and future trends are acknowledged. Fungal databases are becoming more and more important, and we therefore provide a review of the current major databases. Edible and medicinal fungi have a huge potential as food and medicines, especially in Asia and their prospects are discussed. Lifestyle changes in fungi (e.g., from endophytes, to pathogens, and/or saprobes) are also extremely important and a current research trend and are therefore addressed in this special issue of Fungal Diversity.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0090,020
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations109
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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