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Enregistrement W4394754310 · doi:10.3390/pathogens13040313

Pathotyping Systems and Pathotypes of Plasmodiophora brassicae—Navigating toward the Optimal Classification

2024· review· en· W4394754310 sur OpenAlexaboutno aff
Nazanin Zamani‐Noor, M. Jędryczka

Notice bibliographique

RevuePathogens · 2024
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Resistance and Genetics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClubrootBrassicaBiologyBrassicaceaeDifferential (mechanical device)BiotechnologyAgronomyBotanyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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