MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2578805613 · doi:10.7717/peerj.2881

Lepidopteran HMG-CoA reductase is a potential selective target for pest control

2017· article· en· W2578805613 sur OpenAlexaff
Yuan-Mei Li, Zhen‐peng Kai, Juan Huang, Stephen S. Tobe

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect Resistance and Genetics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Shanghai
Mots-clésBiologyManduca sextaPEST analysisReductaseFipronilPest controlToxicologyBiochemistryEnzymePharmacologyInsectPesticideBotanyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a consequence of the negative impacts on the environment of some insecticides, discovery of eco-friendly insecticides and target has received global attention in recent years. Sequence alignment and structural comparison of the rate-limiting enzyme HMG-CoA reductase (HMGR) revealed differences between lepidopteran pests and other organisms, which suggested insect HMGR could be a selective insecticide target candidate. Inhibition of JH biosynthesis in vitro confirmed that HMGR inhibitors showed a potent lethal effect on the lepidopteran pest Manduca sexta , whereas there was little effect on JH biosynthesis in Apis mellifera and Diploptera punctata . The pest control application of these inhibitors demonstrated that they can be insecticide candidates with potent ovicidal activity, larvicidal activity and insect growth regulatory effects. The present study has validated that Lepidopteran HMGR can be a potent selective insecticide target, and the HMGR inhibitors (especially type II statins) could be selective insecticide candidates and lead compounds. Furthermore, we demonstrated that sequence alignment, homology modeling and structural comparison may be useful for determining potential enzymes or receptors which can be eco-friendly pesticide targets.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,258 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePeerJMême sujetInsect Resistance and GeneticsTravaux en français237 207