Pathotyping Systems and Pathotypes of Plasmodiophora brassicae—Navigating toward the Optimal Classification
Notice bibliographique
Résumé
Plasmodiophora brassicae Woronin, an obligate biotrophic soil-borne pathogen, poses a significant threat to cruciferous crops worldwide by causing the devastating disease known as clubroot. Pathogenic variability in P. brassicae populations has been recognized since the 1930s based on its interactions with Brassica species. Over time, numerous sets of differential hosts have been developed and used worldwide to explore the pathogenic variability within P. brassicae populations. These sets encompass a range of systems, including the Williams system, the European Clubroot Differential set (ECD), the Brassica napus set, the Japanese Clubroot Differential Set, the Canadian Clubroot Differential Set (CCS), the Korean Clubroot Differential Set, and the Chinese Sinitic Clubroot Differential set (SCD). However, all existing systems possess both advantages as well as limitations regarding the detection of pathotypes from various Brassica species and their corresponding virulence pattern on Brassica genotypes. This comprehensive review aims to compare the main differential systems utilized in classifying P. brassicae pathotypes worldwide. Their strengths, limitations, and implications are evaluated, thereby enhancing our understanding of pathogenic variability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».