Metabolic profiling to discriminate wheat near isogenic lines, with quantitative trait loci at chromosome 2DL, varying in resistance to fusarium head blight
Notice bibliographique
Résumé
The resistance in wheat to fusarium head blight (FHB) is controlled by several quantitative trait loci (QTLs), which are mainly expressed as two different types of resistance. The objective of this study was to assess the potential of a metabolomics approach to identify resistance-related metabolites associated with a QTL that confers resistance to FHB. Two near isogenic lines (NIL), with alternate alleles for the FHB resistance/susceptibility QTL on chromosome 2DL, were grown under greenhouse conditions and spikelets were inoculated with F. graminearum. Metabolites were extracted from the rachis and spikelets using a mixture of methanol-water and chloroform, and subsequently analyzed using GC/MS. Compound identification and quantification were achieved using AMDIS, GMD and NIST libraries, and MET-IDEA as the software platform. A total of 182 components were detected. A t-test of the quantities of these metabolites identified 27 resistance-related (RR) metabolites, including 22 constitutive (RRC) and 8 induced (RRI), with three common metabolites. Canonical discriminant analysis was used to classify treatments and to identify the associated metabolic functions. The putative metabolic pathways linking the RR-metabolites identified here are discussed. Key words: Functional genomics, metabolomics, fusarium head blight, Triticum aestivum, Fusarium graminearum
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».