Calcium may mediate auxinic herbicide resistance in wild mustard
Notice bibliographique
Résumé
The role of calcium in mediating resistance to several auxinic herbicides (i.e., 2,4-dichlorophenoxyacetic acid, [4-chloro-2-methylphenoxy] acetic acid, (±)-2-(4-chloro-2-methylphenoxy) propanoic acid [mecoprop], 3,6-dichloro-2-methoxy-benzoic acid [dicamba], or 4-amino-3, 5,6-trichloro-2-pyridinecarboxylic acid [picloram]) was investigated by modulating calcium dynamics of a susceptible (S) and resistant (R) biotype of wild mustard. The inhibitory effects of the auxinic herbicides on root length of the S seedlings were significantly reduced upon pretreatment with calcium in the presence of the calcium ionophore A23187. Conversely, the addition of verapamil, a calcium channel blocker, to the R seedlings increased their sensitivity to the auxinic herbicides. Valinomycin, a potassium channel ionophore, did not ameliorate the effect of the auxinic herbicides on both biotypes of wild mustard, thus indicating that the observed effects were specific for calcium. These results demonstrate that calcium plays a crucial role in the resistance of wild mustard to auxinic herbicides at the level of intact seedlings, thereby supporting our previous results using intact protoplasts.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».