Resistance-related metabolites in wheat against <i>Fusarium graminearum</i> and the virulence factor deoxynivalenol (DON)
Notice bibliographique
Résumé
Inoculation with the virulence factor deoxynivalenol (DON) can induce disease symptoms in wheat ( Triticum aestivum L.) spikelets, even though it is not needed for the initial invasion by Fusarium graminearum Schwabe, thus the mechanism of plant defense against both the pathogen and DON, was investigated. Wheat cultivars that are resistant (‘Sumai3’) or susceptible (‘Roblin’) to fusarium head blight (FHB) were inoculated with F. graminearum, DON, or water. Inoculated spikelets were harvested 48 h after inoculation, the metabolites were extracted in methanol–water and chloroform, then derivatized and analyzed by gas chromatography – mass spectrometry. The metabolite peaks were deconvoluted and identified by manually matching the mass spectra with those in the NIST and GMD libraries. The peaks were aligned, and abundances were measured. A total of 117 metabolites were tentatively identified, including several antimicrobial metabolites and signal molecules or their precursors. Out of these 117 metabolites, 15 and 18 were identified as possible resistance-related (RR) metabolites, following F. graminearum (RRIF) and DON (RRID) inoculations, respectively, with 4 metabolites common to both. Canonical discriminant analysis of marginally significant metabolites (105) identified those with constitutive and induced resistance functions. The metabolites with high canonical loading to the canonical vectors were used to explain these functions. The putative roles of these RR metabolites in plant defense, their metabolic pathways, and their potential application for screening of wheat breeding lines for resistance to FHB are discussed.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 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 ».