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Enregistrement W1978102450 · doi:10.2135/cropsci2004.1546

The Role of Pericarp Cell Wall Components in Maize Weevil Resistance

2004· article· en· W1978102450 sur OpenAlexaff
Silverio García‐Lara, David Bergvinson, Andrew Burt, A. Ramputh, David Díaz-Pontones, John T. Arnason

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Pest Control Strategies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCell wallBiologyMaize weevilZea maysHorticultureBotanyPEST analysisAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The maize weevil (MW), Sitophilus zeamais (Motsch.), is a storage pest that causes serious losses in maize ( Zea mays L.) in developing countries. This study was conducted to investigate the role of pericarp cell wall components as factors that contribute to MW resistance in nine genotypes of tropical maize. Six susceptibility parameters to MW were measured and related to cell wall components such as simple phenolic acids, diferulic acids (DiFAs), hydroxyproline‐rich glycoproteins (HRGPs), and nutritional and physical traits. Weevil susceptibility was negatively correlated ( P < 0.001) with total DiFAs ( r = −0.77), HRGPs ( r = −0.82), grain hardness ( r = −0.87), pericarp/whole kernel (P/K) ratio ( r = −0.68), and pericarp thickness ( r = −0.86). A detailed analysis of phenolics indicated the presence of trans ‐ferulic acid (FA), p ‐coumaric acid (CA), and four isomers of DiFA. The most prominent were 5,5′‐DiFA, 8‐O‐4‐DiFA, and 8,5′‐DiFA benzofuran form (DiFAb). On the basis of regression models, 5,5′‐DiFA, 8‐O‐4‐DiFA, trans ‐FA, and p ‐CA were the most important phenolic components of resistance. Grain hardness was correlated ( P < 0.001) with cell wall bound HRGPs ( r = 0.61) and DiFAs ( r = 0.75). Cell wall cross‐linking components could contribute to MW resistance by fortification of the pericarp cell wall as well as increase grain hardness. This structurally based mechanism should be considered in the development of hybrids and varieties where storage pests are prevalent.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations159
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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