Abundance and diversity of fungal endophytes isolated from monk fruit (<i>Siraitia grosvenorii</i>) grown in a Canadian research greenhouse
Notice bibliographique
Résumé
Monk fruit (Siraitia grosvenorii) is an herbaceous perennial vine of the Cucurbitaceae family native to the southern parts of China. In 2020 and 2021, monk fruit plants were grown from seeds in a research greenhouse at Kwantlen Polytechnic University in British Columbia, Canada. Fungal endophytes were isolated from seeds, seedlings, mature monk fruit plants, and fruits on potato dextrose agar and water agar media. At least 150 species of fungal endophytes representing approximately 60 genera and 20 orders were recovered in culture from the monk fruit tissues. Isolates were identified by microscopic examination and BLAST comparison of ITS sequences to published sequences in GenBank. Non-metric multidimensional scaling (NMDS) was carried out to explore the similarity of fungal communities among different plant parts. 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. This knowledge can inform strategies for developing climate-resilient crops and restoring ecosystems in the face of climate challenges and developing more sustainable and eco-friendly strategies for plant health management.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».