Fungal Volatiles Can Act as Carbon Sources and Semiochemicals to Mediate Interspecific Interactions Among Bark Beetle-Associated Fungal Symbionts
Notice bibliographique
Résumé
Mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae) has killed millions of hectares of pine forests in western North America. Beetle success is dependent upon a community of symbiotic fungi comprised of Grosmannia clavigera, Ophiostoma montium, and Leptographium longiclavatum. Factors regulating the dynamics of this community during pine infection are largely unknown. However, fungal volatile organic compounds (FVOCs) help shape fungal interactions in model and agricultural systems and thus may be important drivers of interactions among bark beetle-associated fungi. We investigated whether FVOCs can mediate interspecific interactions among mountain pine beetle's fungal symbionts by affecting fungal growth and reproduction. Headspace volatiles were collected and identified to determine species-specific volatile profiles. Interspecific effects of volatiles on fungal growth and conidia production were assessed by pairing physically-separated fungal cultures grown either on a carbon-poor or -rich substrate, inside a shared-headspace environment. Fungal VOC profiles differed by species and influenced the growth and/or conidia production of the other species. Further, our results showed that FVOCs can be used as carbon sources for fungi developing on carbon-poor substrates. This is the first report demonstrating that FVOCs can drive interactions among bark beetle fungal symbionts, and thus are important factors in beetle attack success.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».