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Enregistrement W7009143786

Développement d'un bioessai moléculaire pour le diagnostic des sept principaux gènes d'avirulence chez Phytophthora sojae

2019· other· fr· W7009143786 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHymenoptera taxonomy and phylogeny
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEmpresa Brasileira de Pesquisa AgropecuáriaSaskatchewan Pulse GrowersGrain Farmers of OntarioGénome QuébecAgriculture and Agri-Food CanadaWestern Grains Research FoundationCanadian Field Crop Research AllianceGenome Canada
Mots-clésPhytophthora sojaeDisease transmissionPathogenicity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’une des principales maladies attaquant le soya est la pourriture phytophthoréenne, causée par l’agent pathogène Phytophthora sojae. La méthode de lutte la plus efficace à ce jour pour contrer cet agent pathogène est la lutte génétique. Des gènes de résistance (Rps) se trouvant naturellement dans certaines lignées de soya sont introgressés dans des cultivars ayant un attrait pour l’agriculture. Cependant, pour définir quel gène Rps utiliser, il est essentiel de connaître les pathotypes de P. sojae se trouvant dans le sol, puisque les gènes Rps reconnaissent les gènes Avr caractérisant les différents pathotypes. Actuellement, les méthodes d’identification des nombreux pathotypes de l’agent pathogène sont des techniques de phénotypage longues et parfois imprécises. Cette étude présente donc le premier outil moléculaire ayant pour but de diagnostiquer rapidementet précisément les pathotypes de P. sojaese trouvant dans un échantillon de sol ou de tissus végétaux infecté. Une étude exhaustive de 31 isolats de P. sojae préalablement réalisée a permis d’identifier des marqueurs discriminants entre les haplotypes de virulence et d’avirulence pour les sept principaux gènes Avr retrouvés en Amérique. Des amorces spécifiques aux différents marqueurs ont été créées. Elles ont par la suite été adaptées afin de pouvoir être utilis.es simultanément dans une PCR multiplexe. Un taux d’efficacité à identifier les gènes d’avirulence présents chez différents isolats de P. sojae de 96% a été atteint lors de l’étude, Avr3a étant le seul gène à présenter des résultats aléatoires. Cela a donc ouvert la porte à d’éventuelles études plus approfondies sur l’interaction entre les gènes Rps3a et Avr3a. Le test sera de plus un outil précieux dans la prise de décision du cultivar à semer pour les producteurs, qui auront désormais accès à plus d’informations quant aux souches de P. sojaese trouvant dans leurs champs.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,174 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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