MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2298378897 · doi:10.1021/acs.analchem.5b03614

Imprint Desorption Electrospray Ionization Mass Spectrometry Imaging for Monitoring Secondary Metabolites Production during Antagonistic Interaction of Fungi

2015· article· en· W2298378897 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésChemistryMass spectrometryPotato dextrose agarMass spectrometry imagingAgar plateDesorption electrospray ionizationDesorptionChromatographyAgarChemical ionizationIonizationBiologyIonBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Direct analysis of microbial cocultures grown on agar media by desorption electrospray ionization mass spectrometry (DESI-MS) is quite challenging. Due to the high gas pressure upon impact with the surface, the desorption mechanism does not allow direct imaging of soft or irregular surfaces. The divots in the agar, created by the high-pressure gas and spray, dramatically change the geometry of the system decreasing the intensity of the signal. In order to overcome this limitation, an imprinting step, in which the chemicals are initially transferred to flat hard surfaces, was coupled to DESI-MS and applied for the first time to fungal cocultures. Note that fungal cocultures are often disadvantageous in direct imaging mass spectrometry. Agar plates of fungi present a complex topography due to the simultaneous presence of dynamic mycelia and spores. One of the most devastating diseases of cocoa trees is caused by fungal phytopathogen Moniliophthora roreri. Strategies for pest management include the application of endophytic fungi, such as Trichoderma harzianum, that act as biocontrol agents by antagonizing M. roreri. However, the complex chemical communication underlying the basis for this phytopathogen-dependent biocontrol is still unknown. In this study, we investigated the metabolic exchange that takes place during the antagonistic interaction between M. roreri and T. harzianum. Using imprint-DESI-MS imaging we annotated the secondary metabolites released when T. harzianum and M. roreri were cultured in isolation and compared these to those produced after 3 weeks of coculture. We identified and localized four phytopathogen-dependent secondary metabolites, including T39 butenolide, harzianolide, and sorbicillinol. In order to verify the reliability of the imprint-DESI-MS imaging data and evaluate the capability of tape imprints to extract fungal metabolites while maintaining their localization, six representative plugs along the entire M. roreri/T. harzianum coculture plate were removed, weighed, extracted, and analyzed by liquid chromatography-high-resolution mass spectrometry (LC-HRMS). Our results not only provide a better understanding of M. roreri-dependent metabolic induction in T. harzianum, but may seed novel directions for the advancement of phytopathogen-dependent biocontrol, including the generation of optimized Trichoderma strains against M. roreri, new biopesticides, and biofertilizers.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,265 · 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