Phytochemical diversity of insect defenses in tropical and temperate plant families
Notice bibliographique
Résumé
Phytochemical diversity and redundancy One of the most intriguing features of the chemical ecology of plant–insect interactions is the remarkable number of different phytochemical defenses found in plants. A single plant may contain five or six biosynthetic groups of secondary metabolites and within each group these defenses may include many structurally related analogs and derivatives. Across the different species of higher plants, there is a bewildering array of different substances and modes of actions of substances. During the course of our research on phytochemical defenses in specific plant families, we have become interested in the raison d'être for this diversity, as have many other researchers (Romeo et al. , 1996). How much do we know about different types of defenses in plants? How did they arise? Are some of these secondary metabolites “redundant,” with no function? How do they interact with one another? In this chapter, we will address some of these issues with observations on the defenses of several plant families against insects, using results from our own research and the published literature. In general, we do not have a comprehensive picture of the different types of defenses in plants. Over a decade ago, Soejarto and Farnsworth (1989) estimated that of the 250 000 species of flowering plants, only 5000 species had been thoroughly investigated according to the Natural Product Alert (NAPRALERT) database, leaving 98% of species with potential for phytochemical discovery.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».