What Do Microbes Encounter at the Plant Surface? Chemical Composition of Pea Leaf Cuticular Waxes
Notice bibliographique
Résumé
In the cuticular wax mixtures from leaves of pea (Pisum sativum) cv Avanta, cv Lincoln, and cv Maiperle, more than 70 individual compounds were identified. The adaxial wax was characterized by very high amounts of primary alcohols (71%), while the abaxial wax consisted mainly of alkanes (73%). An aqueous adhesive of gum arabic was employed to selectively sample the epicuticular wax layer on pea leaves and hence to analyze the composition of epicuticular crystals exposed at the outermost surface of leaves. The epicuticular layer was found to contain 74% and 83% of the total wax on adaxial and abaxial surfaces, respectively. The platelet-shaped crystals on the adaxial leaf surface consisted of a mixture dominated by hexacosanol, accompanied by substantial amounts of octacosanol and hentriacontane. In contrast, the ribbon-shaped wax crystals on the abaxial surface consisted mainly of hentriacontane (63%), with approximately 5% each of hexacosanol and octacosanol being present. Based on this detailed chemical analysis of the wax exposed at the leaf surface, their importance for early events in the interaction with host-specific pathogenic fungi can now be evaluated. On adaxial surfaces, approximately 80% of Erysiphe pisi spores germinated and 70% differentiated appressoria. In contrast, significantly lower germination efficiencies (57%) and appressoria formation rates (49%) were found for abaxial surfaces. In conclusion, the influence of the physical structure and the chemical composition of the host surface, and especially of epicuticular leaf waxes, on the prepenetration processes of biotrophic fungi is discussed.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».