Seaweed Extract (Stella Maris®) Activates Innate Immune Responses in Arabidopsis thaliana and Protects Host against Bacterial Pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Insects and pathogenic infections (bacteria, viruses and fungi) cause huge losses in agriculturally important crops yearly. Due to the rise in pesticide and antibiotic resistance, our crops and livestock are increasingly at risk. There is a rising demand for environmentally friendly solutions to prevent crop decreases. Components of Ascophyllum nodosum seaweed extracts were recently found to boost plant immunity. The stimulatory activities of the A.nodosum marine alga-derived extract (Stella Maris®) were investigated in a broad range of immune assays. Elevated hydrogen peroxide production measured in a chemiluminescence assay suggested that the extract elicited a strong burst of reactive oxygen species. Arabidopsis seedlings treated with Stella Maris® activated the expression of WRKY30, CYP71A12 and PR-1 genes, the induction of which represent early, mid and late plant immune response, respectively. Finally, this study found that Stella Maris® inhibited the growth of multiple bacterial pathogens, including an opportunistic human pathogen that has demonstrated pathogenicity in plants. In summary, the pre-treatment with the seaweed extract protected Arabidopsis against subsequent infection by these pathogens.
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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 ».