Genotype- and provenance-related variation in the leaf surface secondary metabolites of silver birch
Notice bibliographique
Résumé
The cuticular wax layer on silver birch (Betula pendula Roth) leaves is rich in cyclic secondary metabolites that provide defense against various environmental factors. Micropropagated trees from the southern (60°N), central (62°N), and northern (66°N) latitudes of Finland were grown in a common garden setup and quantified for variation in leaf surface secondary metabolites and other leaf traits, and their association with genotype and provenance was studied. The 12 genotypes studied differed greatly in the quantity of surface secondary metabolites, both for individual flavonoid and triterpenoid aglycones and for the overall metabolite profile. Qualitative differences were observed for one triterpenoid that was present in a single genotype (R3). The variance explained by the provenance was low (between 1% and 36%) for most metabolites, but the profile showed clear separation by provenance. The contents of two alkyl coumarates, reported for the first time in silver birch leaf waxes, displayed differences among the provenances. Correlations between the surface secondary metabolites and damage by insect herbivores suggest an association between the surface compounds studied and herbivore resistance. Altogether, the contents of leaf surface secondary metabolites varied strongly among the silver birch genotypes, and the profile varied clearly among the provenances.
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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 | 0,001 | 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 ».