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Enregistrement W4393408299 · doi:10.1002/pei3.10142

Abundance and diversity of fungal endophytes isolated from monk fruit (<i>Siraitia grosvenorii</i>) grown in a Canadian research greenhouse

2024· article· en· W4393408299 sur OpenAlexaffabout
Li Ma, Janice F. Elmhirst, Rojin Darvish, L. A. Wegener, Deborah Henderson

Notice bibliographique

RevuePlant-Environment Interactions · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensColumbia Bible CollegeKwantlen Polytechnic University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyFungal DiversityBotanyPlant use of endophytic fungi in defenseHerbaceous plantGreenhouseAbundance (ecology)HorticultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) is an herbaceous perennial vine of the Cucurbitaceae family cultivated commercially mainly in southern China. There is very little information available about the fungal endophytes in monk fruit. In this study, monk fruit plants were grown from seeds in a research greenhouse at Kwantlen Polytechnic University in British Columbia, Canada to explore the abundance and diversity of their fungal endophytes. Fungal endophytes were isolated from seeds, seedlings, mature monk fruit plants, and fruits, and cultured on potato dextrose agar and water agar media. Isolates were identified by microscopic examination and BLAST comparison of ITS sequences to published sequences in GenBank. At least 150 species of fungal endophytes representing 60 genera and 20 orders were recovered from monk fruit tissues. Non-metric multidimensional scaling (NMDS) was carried out to explore the similarity of fungal communities among roots, stems, leaves, flowers, fruits, and seeds based on fungal orders. Our study showed that monk fruit plants are a rich source of fungal endophytes with the greatest abundance and diversity in leaves. This work has deepened our understanding of the intricate interactions between plants and fungi that sustain ecosystems and underpin plant health and resilience.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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