Bark and wood tissues of American elm exhibit distinct responses to Dutch elm disease
Notice bibliographique
Résumé
Tolerance to Dutch elm disease (DED) has been linked to the rapid and/or high induction of disease-responsive genes after infection with the fungus Ophiostoma novo-ulmi. Although the fungal infection by O. novo-ulmi primarily takes places in xylem vessels, it is still unclear how xylem contributes to the defense against DED. Taking advantage of the easy separation of wood and bark tissues in young American elm saplings, here we show that most disease-responsive genes exhibited higher expression in wood compared to bark tissues after fungal infection. On the other hand, the stress-related phytohormones were generally more abundant in the bark compared to wood tissues. However, only endogenous levels of jasmonates (JAs), but not salicylic acid (SA) and abscisic acid (ABA) increased in the inoculated tissues. This, along with the upregulation of JA-biosynthesis genes in inoculated bark and core tissues further suggest that phloem and xylem might contribute to the de novo biosynthesis of JA after fungal infection. The comparison between two tolerant elm varieties, 'Valley Forge' and 'Princeton,' also indicated that tolerance against DED might be mediated by different mechanisms in the xylem. The present study sheds some light on the amplitude and kinetics of defense responses produced in the xylem and phloem in response to DED.
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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 ».