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Enregistrement W4411537800 · doi:10.1016/j.mex.2025.103429

Fishing for nutrient-competing antagonists for ginseng pathogen control via root biomass

2025· article· en· W4411537800 sur OpenAlexaff
Shengyuan Xiao, Siheng Zhu, Rongqiang Cao

Notice bibliographique

RevueMethodsX · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to water stress
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesJilin Scientific and Technological Development ProgramDepartment of Science and Technology of Jilin Province
Mots-clésGinsengBiomass (ecology)PathogenNutrientBiologyFishingBiotechnologyTraditional medicineBotanyAgronomyMedicineMicrobiologyFisheryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phytopathogenic fungi are primarily responsible for destructive plant diseases that threaten food security. Biological control agents are generally based on their antibiotic characteristics. Nutrient competition is typical in microbes; however, the use of nutrient-competing antagonists for plant disease control remains underutilized. We found that ginseng root biomass selectively enriches soil pathogens and that biomass depletion prevents pathogen accumulation. We developed a method to capture specific ginseng root biomass-decomposing fungi from soils. We obtained three fungi via this method: one typical ginseng pathogen, Fusarium oxysporum , and two nonpathogenic fungi. These fungi do not display antibiosis to each other. However, nonpathogenic fungi significantly prevent ginseng root biomass-mediated accumulation of F. oxysporum . In addition, all three of these fungi inhibit the changes in the soil fungal community mediated by ginseng root biomass. To validate pathogen inhibition and community manipulation, we tested the effects of a commercial biomass-decomposing fungus, Aspergillus oryzae , on F. oxysporum accumulation and soil fungal community alteration after the addition of ginseng root mixture. The results support our conclusion that this method is simple and effective. Our results highlight an innovative application of nutrient-competing antagonists for plant disease control and a convenient protocol for screening for nutrient-competing antagonists.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
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