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Record W3150437531 · doi:10.71781/28213

Endophytes of commercial Cranberry cultivars that control fungal pathogens

2020· dissertation· en· W3150437531 on OpenAlexaboutno aff
Karima Elazreg

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Languageen
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicPlant Pathogens and Fungal Diseases
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBiologyCultivarBotanyAntifungalBiological pest controlHorticultureMicrobiology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les endophytes sont des microorganismes (généralement des bactéries et des champignons) qui vivent dans les tissus végétaux mais n'activent pas le système immunitaire/défense des plantes, contrairement aux pathogènes végétaux qui activent généralement les réponses immunitaires des plantes. Des recherches récentes ont montré que pratiquement toutes les plantes cultivées en plein champ contiennent un certain nombre d'endophytes, et que certains endophytes stimulent la croissance des plantes et renforcent la résistance contre les agents pathogènes. Les endophytes sécrètent des composés chimiques (métabolites secondaires) qui suppriment la croissance des agents pathogènes, un processus connu sous le nom de biocontrôle. En raison de ces propriétés de biocontrôle, les endophytes sont une alternative potentielle aux pesticides chimiques pour lutter contre les maladies des plantes. En conséquence, le biocontrôle est devenu un domaine de recherche important. Mon projet de recherche comportait les objectifs spécifiques suivants : (i) isoler les endophytes des plants de canneberges acquis auprès de deux producteurs commerciaux de canneberges de la variété Stevens situés au Québec, Canada (Bieler Cranberries Inc, et Gillivert Inc.) ; (ii) tester l'activité de biocontrôle des endophytes contre une collection de champignons pathogènes et ensuite inoculer les endophytes les plus actifs dans des plants de canneberges obtenus par germination de la variété Stevens (Bieler Cranberries Inc. ) et Scarlet Knight (Daniele Landreville) ; et (iii) identifier des groupes de gènes de métabolites secondaires en séquençant, assemblant et annotant le génome d'un endophyte qui présentait de fortes caractéristiques de biocontrôle. Dans le cadre de ce projet de recherche, des tests antagonistes in vitro ont été réalisés avec des endophytes de la canneberge et un champignon pathogène, qui ont montré que Pseudomonas sp. CSWB3, Pseudomonas sp. CLWB12 et la souche fongique Lachnum sp. EFK28 étaient les plus actifs et ces souches ont donc été sélectionnées pour des études plus approfondies. Des expériences de germination de semis in vitro et d'inoculation d'endophytes ont montré que les souches bactériennes Pseudomonas sp. CSWB3 et Pseudomonas sp. CLWB12 amélioraient la croissance des semis de canneberges de la variété Stevens. Comme les Pseudomonas sp. CSWB3 et Pseudomonas sp. CLWB12 ont tous deux un effet antagoniste élevé sur les champignons pathogènes, un seul (Pseudomonas sp. CSWB3) a été soumis à une analyse du génome. Le séquençage, l'assemblage, l'annotation et l'analyse du génome de Pseudomonas sp. CSWB3 a révélé que cette souche possède cinq groupes de gènes biosynthétiques de métabolites secondaires qui codent pour les protéines responsables de la biosynthèse des composés antifongiques/antimicrobiens : pyrrolnitrine, pyoluteorine, putisolvine, 2,4-diacétylephloroglucinol, bicornutine A1 et bicornutine A2. Sur la base des résultats de ces travaux, nous concluons que certains endophytes de la canneberge qui possèdent des groupes de gènes codant pour des métabolites secondaires antifongiques peuvent supprimer les pathogènes fongiques et améliorer la croissance des plantes.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.129
Threshold uncertainty score0.256

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.284
Teacher spread0.258 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes1
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