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Enregistrement W4414345368 · doi:10.1094/phytofr-09-25-0096-a

Draft Genome Sequence of <i>Phytophthora abietivora</i> , a Root Rot Pathogen of True Firs in Managed Plantations

2025· article· en· W4414345368 sur OpenAlexafffund
Nicolas Feau, Isabella Laughton, Guillaume Charron, Philippe Tanguay

Notice bibliographique

RevuePhytoFrontiers™ · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogens and Resistance
Établissements canadiensCanadian Sport Centre PacificNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesCanadian Forest Service
Mots-clésGenomeNanopore sequencingSequence assemblyWhole genome sequencingPathogenicityPathogenReference genomeRoot rot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phytophthora abietivora is a recently described root rot pathogen of true firs ( Abies spp.) and a major contributor to fir plantation decline in eastern North America. We present a 62.17-Mbp draft genome assembly of P. abietivora generated using Oxford Nanopore and Illumina sequencing technologies. The assembly comprises 2,917 scaffolds with an N50 of 43.8 kb, 99.7% completeness, and 15,906 predicted protein-coding genes, including 1,210 secreted proteins. Single-nucleotide polymorphism analysis revealed extended runs of homozygosity and allele frequency shifts, suggesting dynamic extreme aneuploidy. This reference genome will serve as a critical resource for exploring the evolution and pathogenicity of P. abietivora and developing control strategies. [Formula: see text] Copyright © 2026 The Author(s). This is an open access article distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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