Wound-Induced Terpene Synthase Gene Expression in Sitka Spruce That Exhibit Resistance or Susceptibility to Attack by the White Pine Weevil
Notice bibliographique
Résumé
We analyzed the expression pattern of various terpene synthase (TPS) genes in response to a wounding injury applied to the apical leader of Sitka spruce (Picea sitchensis Bong. Carr.) genotypes known to be resistant (R) or susceptible (S) to white pine weevil (Pissodes strobi Peck.) attack. The purpose was to test if differences in constitutive or wound-induced TPS expression can be associated with established weevil resistance. All wounding treatments were conducted on 9-year-old R and S trees growing under natural field conditions within the range of variation for weevil R and S genotypes. Representative cDNAs of the monoterpene synthase (mono-TPS), sesquiterpene synthase (sesqui-TPS), and diterpene synthase (di-TPS) classes were isolated from Sitka spruce to assess TPS transcript levels. Based on amino acid sequence similarity, the cDNAs resemble Norway spruce (Picea abies) (-)-linalool synthase (mono-TPS; PsTPS-Linl) and levopimaradiene/abietadiene synthase (di-TPS; PsTPS-LASl), and grand fir (Abies grandis) delta-selinene synthase (sesqui-TPS; PsTPS-Sell). One other mono-TPS was functionally identified as (-)-limonene synthase (PsTPS-Lim). No significant difference in constitutive expression levels for these TPSs was detected between R and S trees. However, over a postwounding period of 16 d, only R trees exhibited significant transcript accumulation for the mono- and sesqui-TPS tested. Both R and S trees exhibited a significant accumulation of PsTPS-LASl transcripts. An assessment of traumatic resin duct formation in wounded leaders showed that both R and S trees responded by forming traumatic resin ducts; however, the magnitude of this response was significantly greater in R trees. Collectively, our data imply that the induced resinosis response is an important aspect of defense in weevil R Sitka spruce trees growing under natural conditions.
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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 | 0,001 | 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 ».