Unraveling the Toxicity Mechanisms of the Herbicide Diclofop-Methyl in Rice: Modulation of the Activity of Key Enzymes Involved in Citrate Metabolism and Induction of Cell Membrane Anion Channels
Notice bibliographique
Résumé
Residual soil concentrations of the herbicide diclofop-methyl (DM) can be toxic to other nontarget plant species, but the toxicity mechanisms at play are not fully understood. In the present study, we analyzed the toxic effect of DM on root growth and metabolism in the rice species Oryza sativa. The results show that a 48-h exposure to a trace level (5 μg/L) of DM inhibits rice root growth by almost 70%. A 48-h exposure to 5 μg/L DM also leads to an ≈2.5-fold increase in citrate synthase (CS) activity (and CS gene transcription) and an ≈2-fold decrease in the citrate lyase gene transcripts, which lead to an increase in the intracellular concentration of citrate and in citrate exudation rate. Addition of a specific inhibitor of cell membrane anion channel, anthracene-9-carboxylic acid, decreased citrate release in the culture, suggesting that DM-induced citrate loss from the cells is mediated by a specific membrane-bound channel protein. This study brings new insights into the key biochemical mechanisms leading to DM toxicity in rice.
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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) | 0,000 | 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 ».