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Enregistrement W4394377649 · doi:10.6084/m9.figshare.16760424

Virulence characterization of <i>Puccinia striiformis</i> f. sp. <i>tritici</i> collections from six countries in 2013 to 2020

2021· dataset· en· W4394377649 sur OpenAlexaboutno aff
Xianming Chen, Meinan Wang, Anmin Wan, Qing Bai, Mingju Li, Pedro Figueroa López, Marco Maccaferri, Anna Maria Mastrangelo, Charles W. Barnes, Diego Fabricio Campaña Cruz, Albert Tenuta, Samar M. Esmail, Abdelrazek S. Abdelrhim

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPuccinia striiformisVirulenceBiologyGeographyBotanyGeneticsGeneCultivar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Puccinia striiformis f. sp. tritici (Pst) causes wheat stripe rust (also called yellow rust, Yr), one of the most important diseases worldwide. Characterization of virulence in Pst populations is essential for developing wheat cultivars with effective and durable resistance to control the disease. A total of 138 Pst races, including 120 races that were not previously reported, were identified from stripe rust collections made from Canada, China, Ecuador, Egypt, Italy and Mexico in 2013–2020 using a set of 18 Yr single-gene differentials. Virulence of the resistance gene Yr5 or Yr15 was not found in isolates from any of the countries, indicating their effectiveness against the Pst populations. Virulence to 16 Yr genes was detected, but the frequencies varied greatly among countries. On average, the frequencies of virulence to Yr6, Yr7, Yr9, Yr43, Yr44 and YrExp2 were high (81.7–90.6%), those to Yr1, Yr8, Yr17, Yr27, YrSP and Yr76 were moderate (34.0–56.8%), and those to Yr10, Yr24, Yr32 and YrTr1 were low or very low (0.4–18.5%). The same races detected in different countries and different races from different countries clustered into the same virulence groups, indicating Pst migration among different countries, especially between eastern Asia and the Mediterranean region. These results should be useful for breeding wheat cultivars with effective resistance to stripe rust in these countries as well as globally.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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