Variation in natural plant products and the attraction of bodyguards involved in indirect plant defenseThe present review is one in the special series of reviews on animal–plant interactions.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Plants can respond to feeding or egg deposition by herbivorous arthropods by changing the volatile blend that they emit. These herbivore-induced plant volatiles (HIPVs) can attract carnivorous natural enemies of the herbivores, such as parasitoids and predators, a phenomenon that is called indirect plant defense. The volatile blends of infested plants can be very complex, sometimes consisting of hundreds of compounds. Most HIPVs can be classified as terpenoids (e.g., (E)-β-ocimene, (E,E)-α-farnesene, (E)-4,8-dimethyl-1,3,7-nonatriene), green leaf volatiles (e.g., hexanal, (Z)-3-hexen-1-ol, (Z)-3-hexenyl acetate), phenylpropanoids (e.g., methyl salicylate, indole), and sulphur- or nitrogen-containing compounds (e.g., isothiocyanates or nitriles, respectively). One highly intriguing question has been which volatiles out of the complex blend are the most important ones for the carnivorous natural enemies to locate "suitable host plants. Here, we review the methods and techniques that have been used to elucidate the carnivore-attracting compounds. Electrophysiological methods such as electroantennography have been used with parasitoids to elucidate which compounds can be perceived by the antennae. Different types of elicitors and inhibitors have widely been applied to manipulate plant volatile blends. Furthermore, transgenic plants that were genetically modified in specific steps in one of the signal transduction pathways or biosynthetic routes have been used to find steps in HIPV emission crucial for indirect plant defense. Furthermore, we provide an overview on biotic and abiotic factors that influence the emission of HIPVs and how this can affect the interactions between members of different trophic levels. Consequently, we review the progress that has been made in this exciting research field during the past 30 years since the first studies on HIPVs emerged and we highlight important issues to be addressed in the future.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle