Spruce Budworm (Lepidoptera: Tortricidae) Oral Secretions II: Chemistry
Notice bibliographique
Résumé
As sessile organisms, plants have evolved different methods to defend against attacks and have adapted their defense measures to discriminate between mechanical damage and herbivory by insects. One of the ways that plant defenses are triggered is via elicitors from insect oral secretions (OS). In this study, we investigated the ability of second-instar (L2) spruce budworm [SBW; Choristoneura fumiferana (Clemens)] to alter the volatile organic compounds (VOCs) of four conifer species [Abies balsamea (L.) Mill., Picea mariana (Miller) B.S.P., Picea glauca (Moench) Voss, Picea rubens (Sargent)] and found that the emission profiles from all host trees were drastically changed after herbivory. We then investigated whether some of the main elicitors (fatty acid conjugates [FACs], β-glucosidase, and glucose oxidase) studied were present in SBW OS. FACs (glutamine and glutamic acid) based on linolenic, linoleic, oleic, and stearic acids were all observed in varying relative quantities. Hydroxylated FACs, such as volicitin, were not observed. Enzyme activity for β-glucosidase was also measured and found present in SBW OS, whereas glucose oxidase activity was not found in the SBW labial glands. These results demonstrate that SBW L2 larvae have the ability to induce VOC emissions upon herbivory and that SBW OS contain potential elicitors to induce these defensive responses. These data will be useful to further evaluate whether these elicitors can separately induce the production of specific VOCs and to investigate whether and how these emissions benefit the plant.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».