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Enregistrement W4407470087 · doi:10.1139/cjps-2024-0151

Combating a dynamic wheat rust population in Canada

2025· article· en· W4407470087 sur OpenAlexafffundvenueabout
Brent McCallum, Colin W. Hiebert, T. Fetch, María Antonia Henríquez, Julian B. Thomas, Andriy Bilichak, Xiben Wang, Miao Liu, Sylvie Cloutier, Gavin Humphreys, Firdissa E. Bokore, R. E. Knox, Richard D. Cuthbert, Curt A. McCartney, Michèle C. Loewen, Tanya Copley, Sílvia Barcellos Rosa, Chami Amarasinghe, Gurcharn S. Brar, Adam Foster, Guus Bakkeren

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAgriculture Food and Rural DevelopmentResearch ManitobaNational Research Council CanadaUniversity of ManitobaGrain Research CentreAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésPopulationAgronomyRust (programming language)BiologyGeographyDemographyComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wheat leaf rust, caused by Puccinia triticina Erikss., is one of the most common and damaging diseases of wheat in Canada and throughout the world. To understand the P. triticina population virulence analysis of the population in Canada has been conducted annually for over 80 years. The virulence profile of the P. triticina population and virulence to key resistance genes changes significantly over time, and differs between regions. Recently, genetic analysis via DNA sequencing of representative isolate from the P. triticina populations from 2018 to 2022 initially revealed three diverse groups in Canada. All isolates within group one had the same two mating type alleles, group two isolates all had a second combination of alleles, whereas group three isolates were partitioned into eight subgroups encompassing different genetic clades. A fourth distinct group was later found from British Columbia. To combat leaf rust, the resistance genes Lr2a, Lr13, Lr14a, Lr16, Lr21, and Lr34 have been used extensively in Canadian spring wheat cultivars. Lr34, Lr46, and Lr67 are unique among resistance genes in that they are non-race-specific, conditioning partial resistance to all isolates, while also providing resistance to other wheat diseases. Critically, Lr34 and Lr67 were demonstrated to confer resistance to Fusarium head blight. The complete picture underlying Lr34 functions is not fully understood, but only Lr34res lines accumulate the fungistatic compound 1- O- p-coumaroyl-3- O-feruloylglycerol. Lr34 also produces leaf tip necrosis; this is enhanced at low temperatures. Combinations of race-specific leaf rust resistance genes, with Lr34, Lr46, and/or Lr67, have the best potential to protect wheat from a dynamic Canadian leaf rust population.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,175 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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