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Enregistrement W2117223597 · doi:10.1139/g2012-042

Molecular and biochemical characterization of two odorant-binding proteins from dark black chafer, <i>Holotrichia parallela</i>

2012· article· en· W2117223597 sur OpenAlexvenueno aff
Qian Ju, Mingjing Qu, Ying Wang, Xiaojing Jiang, Xiao Li, Shuanglin Dong, Zhaojun Han

Notice bibliographique

RevueGenome · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology and Insect Physiology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Agricultural Research SystemNational Natural Science Foundation of ChinaPeanut Research FoundationPeanut Institute
Mots-clésBiologyPEST analysisSex pheromoneChemotaxisBotanyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dark black chafer, Holotrichia parallela Motschulsky, is an economically important pest worldwide. Odorant-based lures and traps are being developed as a key kind of alternative control measures for this pest, and studies to reveal the mechanisms for chemotaxis in this pest are necessary. Two full-length cDNAs encoding different odorant-binding proteins (OBPs) were cloned. The predicted proteins were found to have the functional domains characteristic of typical OBPs and share a high degree of sequence similarity with OBP1 and OBP2 from other insects and were therefore designated as H. parallela OBP-1 and H. parallela OBP-2 (HparOBP-1 and HparOBP-2, respectively). These two OBPs were specifically expressed in antennae. The binding affinity of two purified proteins indicated that HparOBP-1 and HparOBP-2 could selectively interact with various volatiles emitted from host plants and pheromone components. Among the 10 chemicals tested, HparOBP-1 could bind to six of the tested compounds with a dissociation concentration (Ki) less than 20, and HparOBP-2 could bind to three of the compounds. The two OBPs are probably involved in chemotaxis of the dark black chafer. This discovery should accelerate research on chemical communications of this pest, which could potentially lead to the improvement of control measures based on lures and traps.

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations22
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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