Plant Microbe Interaction—Predicting the Pathogen Internalization Through Stomata Using Computational Neural Network Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Foodborne disease presents a substantial challenge to researchers, as foliar water intake greatly influences pathogen internalization via stomata. Comprehending plant–pathogen interactions, especially under fluctuating humidity and temperature circumstances, is crucial for formulating ways to prevent pathogen ingress and diminish foodborne hazards. This study introduces a computational model utilizing neural networks to anticipate pathogen internalization via stomata, contrasting with previous research that emphasized biocontrol techniques. Computational modeling assesses the likelihood and duration of internalization for bacterial pathogens such as Salmonella enterica (S. enterica), considering various environmental factors including humidity and temperature. The estimated likelihood ranges from 0.6200 to 0.8820, while the internalization time varies from 4000 s to 5080 s, assessed at 50% and 100% humidity levels. The difference in internalization time, roughly 1042.73 s shorter at 100% humidity, correlates with a 26.2% increase in the likelihood of internalization, rising from 0.6200 to 0.8820. A neural network model has been developed to quantitatively predict these values, thereby enhancing the understanding of plant–microbe interactions. These methods will aid researchers in understanding plant–pathogen interactions, especially in environments characterized by varying humidity and temperature and are essential for formulating strategies to prevent pathogen ingress and tackle foodborne illnesses within a technologically advanced context.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».