Host and Non-Host Disease Resistances of Kimchi Cabbage Against Different Xanthomonas campestris Pathovars
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to investigate host and non-host disease resistances of kimchi cabbage plants to bacterial infection. Kimchi cabbage leaves responded differently to infections with a virulent strain of Xanthomonas campestris pv. campestris (Xcc) 8004 and two strains (85-10 and Bv5-4a.1) of non-host bacteria X. campestris pv. vesicatoria (Xcv). Non-host bacteria triggered a rapid tissue collapse of the leaves showing as brown coloration at the infected sites, highly increased ion leakage, lipid peroxidation and accumulation of UV-stimulated autofluorescence materials at the inoculated sites. During the observed interactions, bacterial proliferations within the leaf tissues were significantly different. Bacterial number of Xcc 8004 progressively increased within the inoculated leaf tissues over time, while growths of two non-host bacteria Xcv strains were distinctly limited. Expressions of pathogenesis-related genes, such as GST1, PR1, BGL2, VSP2, PR4 and LOX2, were differentially induced by host and non-host bacterial infections of X. campestris pathovars. These results indicated that rapid host cellular responses to the non-host bacterial infections may contribute to an array of defense reactions to the non-host bacterial invasion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».