MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7099800066

RESEARCH ARTICLE IGS Minisatellites Useful for Race Differentiation in Colletotrichum lentis and a Likely Site of Small RNA Synthesis Affecting

2016· article· en· W7099800066 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBig Data and Digital Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinisatelliteIntergenic regionAscosporeMicrosatelliteInternal transcribed spacerRace (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colletotrichum lentis is a fungal pathogen of lentil in Canada but rarely reported elsewhere. Two races, Ct0 and Ct1, have been identified using differential lines. Our objective was to develop a PCR-probe differentiating these races. Sequences of the translation elongation factor 1α (tef1α), RNA polymerase II subunit B2 (rpb2), ATP citrate lyase subunit A (acla), and internal transcribed spacer (ITS) regions were monomorphic, while the intergenic spacer (IGS) region showed length polymorphisms at two minisatellites of 23 and 39 nucle-otides (nt). A PCR-probe (39F/R) amplifying the 39 nt minisatellite was developed which subsequently revealed 1–5 minisatellites with 1–12 repeats in C. lentis. The probe differenti-ated race Ct1 isolates having 7, 9 or 7+9 repeats from race Ct0 having primarily 2 or 4 repeats, occasionally 5, 6, or 8, but never 7 or 9 repeats. These isolates were collected between 1991 and 1999. In a 2012 survey isolates with 2 and 4 repeats increased from 34 % to 67%, while isolated with 7 or 9 repeats decreased from 40 to 4%, likely because Ct1 resistant lentil varieties had been grown. The 39 nt repeat was identified in C. gloeospor-ioides, C. trifolii, Ascochyta lentis, Sclerotinia sclerotiorum and Botrytis cinerea. Thus, the

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetBig Data and Digital EconomyTravaux en français237 207