MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1986780712 · doi:10.5511/plantbiotechnology.14.1014a

Foliar application of methyl jasmonate does not increase terpenoid accumulation, but weakly elicits terpenoid pathway genes in sandalwood (<i>Santalum album</i> L.) seedlings

2014· article· en· W1986780712 sur OpenAlexaff
Carsten K uuml lheim, Christopher G. Jones, Julie A. Plummer, Emilio L. Ghisalberti, Liz Barbour

Notice bibliographique

RevuePlant Biotechnology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant biochemistry and biosynthesis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAustralian National University
Mots-clésSandalwoodSantalum albumTerpenoidMethyl jasmonateBiologyBotanyEssential oilBiosynthesisHorticultureGeneBiochemistryTraditional medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sesquiterpenoid rich essential oils of sandalwood (Santalum album L.) stems and roots are a highly sought commodity in the fragrance industry. Plantations of sandalwood are being established in northern Australia, however the valuable heartwood essential oils do not accumulate in substantial amounts before 10 years, while commercially viable harvests do not normally take place for at least 15 years. Inducing essential oil accumulation at an earlier stage, or increasing oil yield in mature trees, may have the potential to enhance the oil productivity of plantations. In this study, we investigated the effects of foliar application of methyl jasmonate on less than one-year-old sandalwood seedlings. Essential oil accumulation was unaffected in both stems and roots. However, at the gene transcript level, several key genes early in the biosynthesis of sandalwood oil components were induced in both leaves and stems. These results suggest that terpenoid biosynthesis in S. album does indeed respond to foliar application of methyl jasmonate, however the effects are small and the full biosynthesis of santalols is likely to be developmentally regulated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePlant BiotechnologyMême sujetPlant biochemistry and biosynthesisTravaux en français237 207