Genes, enzymes and chemicals of terpenoid diversity in the constitutive and induced defence of conifers against insects and pathogens*
Notice bibliographique
Résumé
Insects select their hosts, but trees cannot select which herbivores will feed upon them. Thus, as long-lived stationary organisms, conifers must resist the onslaught of varying and multiple attackers over their lifetime. Arguably, the greatest threats to conifers are herbivorous insects and their associated pathogens. Insects such as bark beetles, stem- and wood-boring insects, shoot-feeding weevils, and foliage-feeding budworms and sawflies are among the most devastating pests of conifer forests. Conifer trees produce a great diversity of compounds, such as an enormous array of terpenoids and phenolics, that may impart resistance to a variety of herbivores and microorganisms. Insects have evolved to specialize in resistance to these chemicals -- choosing, feeding upon, and colonizing hosts they perceive to be best suited to reproduction. This review focuses on the plant-insect interactions mediated by conifer-produced terpenoids. To understand the role of terpenoids in conifer-insect interactions, we must understand how conifers produce the wide diversity of terpenoids, as well as understand how these specific compounds affect insect behaviour and physiology. This review examines what chemicals are produced, the genes and proteins involved in their biosynthesis, how they work, and how they are regulated. It also examines how insects and their associated pathogens interact with, elicit, and are affected by conifer-produced terpenoids.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».