Metabolomics Profile of Potato Tubers after Phosphite Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Phosphite (Phi)-based fungicides are used to control the oomycete Phytophthora infestans which causes late blight disease, the most devastating disease in potatoes. In order to examine the effects of Phi-based fungicides on potato tubers through foliar or post-harvest application, a metabolite profiling approach based on gas chromatography coupled to mass spectrometry (GC-MS) has been established. A total of 132 metabolites were detected using the GC-MS approach. Among these, 34 metabolites were identified after normalization and annotated with a compound name with standard mass spectral library. Metabolomic analysis of Phi-treated plants showed significant differences in the levels of many metabolites especially amino acids. Multivariate statistical approaches, such as principal component analysis (PCA) and partial least squares discriminant analysis (PLS-DA), were employed to explore the relationships between metabolites to detect group differences. A good discrimination between the control and the Phi-treated plants was observed, which demonstrated that significant changes in the metabolite profile have been caused by the two different Phi applications (foliar or post-harvest). This finding suggests that the alteration of specific metabolite levels by accumulation of Phi can lead to resistance against the pathogen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».