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Enregistrement W2166949970 · doi:10.1098/rspb.2007.1478

Impact of plant nutrients on the relationship between a herbivorous insect and its symbiotic bacteria

2007· article· en· W2166949970 sur OpenAlexaff
S. M. Chandler, T. L. Wilkinson, Angela E. Douglas

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect symbiosis and bacterial influences
Établissements canadiensDouglas College
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research Council
Mots-clésBiologyAphidPhloemAphisBotanyNutrientInsectSymbiotic bacteriaVicia fabaHerbivoreHost (biology)Acyrthosiphon pisumSymbiosisAphididaeBacteriaEcologyHomopteraPEST analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interactions between herbivorous insects and their symbiotic micro-organisms can be influenced by the plant species on which the insects are reared, but the underlying mechanisms are not understood. Here, we identify plant nutrients, specifically amino acids, as a candidate factor affecting the impact of symbiotic bacteria on the performance of the phloem-feeding aphid Aphis fabae. Aphis fabae grew more slowly on the labiate plant Lamium purpureum than on an alternative host plant Vicia faba, and the negative effect of L. purpureum on aphid growth was consistently exacerbated by the bacterial secondary symbionts Regiella insecticola and Hamiltonella defensa, which attained high densities in L. purpureum-reared aphids. The amino acid content of the phloem sap of L. purpureum was very low; and A. fabae on chemically defined diets of low amino acid content also grew slowly and had elevated secondary symbiont densities. It is suggested that the phloem nutrient profile of L. purpureum promotes deleterious traits in the secondary symbionts and disturbs insect controls over bacterial abundance.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeObservationnel
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

Citations91
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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