Assessing the ecological importance and host plant associations of fungal endosymbionts
Notice bibliographique
Résumé
Fungal endosymbionts of plants, including fungal pathogens and endophytes, can infect living plants and contribute to ecological dynamics, either directly via interactions with other microbes or indirectly via inducing physiological changes to the plant, which may affect its fitness. Fungal pathogens are recognized as being important in the process of non-native plant invasion. However, little is known about the role of endophytes. I review the literature to assess how fungal endophytes contribute to non-native plant invasion and conclude that fungal endophytes play diverse and context-dependent roles that are better understood by adopting an invasion stage-specific framework (Chapter 2). To understand how fungal endosymbionts impact host plants and their communities more broadly, it is critical to first understand their specific plant compatibilities, which are not well-characterized. Abundant host range data are present in the descriptive fields of some fungal biodiversity occurrence records, although these data are often unstandardized and difficult to access due to inconsistent, diverse, and/or unclear language and formatting used in describing the plant host–fungal interaction. I present a framework for cleaning and filtering occurrence data of fungi on plant hosts and construct a fungal endosymbiont-plant species interaction database (Chapter 3), which provides a baseline summary of recorded plant–fungi associations. Additional fungal associations may be present as genome bycatch in plants. I develop a bioinformatics pipeline to detect and taxonomically classify fungi from plant genomes (Chapter 4). I detect several previously unrecorded associations; nonetheless, the majority of fungal infections remain cryptic and novel host jumps may occur with species translocation. Link prediction methods allow for the identification of unknown or future endosymbiotic interactions among plants and fungi. I apply an affinity-based link prediction model on seed plants and fungal endosymbiont data sourced from biodiversity records (Chapter 5). This model is strongly informed by sampling bias and I recommend model improvement strategies that limit computational complexity. Improved plant–fungal interaction data will aid in understanding the physiological, ecological, and evolutionary factors governing fungal infection and spread across plant species. I recommend future sampling efforts targeting under-sampled geographical areas and an iterative process of link prediction and empirical evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».