Signal pathways involved in microbe–nematode interactions provide new insights into the biocontrol of plant-parasitic nematodes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Plant-parasitic nematodes (PPNs) cause severe damage to agricultural crops worldwide. As most chemical nematicides have negative environmental side effects, there is a pressing need for developing efficient biocontrol methods. Nematophagous microbes, the natural enemies of nematodes, are potential biocontrol agents against PPNs. These natural enemies include both bacteria and fungi and they use diverse methods to infect and kill nematodes. For instance, nematode-trapping fungi can sense host signals and produce special trapping devices to capture nematodes, whereas endo-parasitic fungi can kill nematodes by spore adhesion and invasive growth to break the nematode cuticle. By contrast, nematophagous bacteria can secrete virulence factors to kill nematodes. In addition, some bacteria can mobilize nematode-trapping fungi to kill nematodes. In response, nematodes can also sense and defend against the microbial pathogens using strategies such as producing anti-microbial peptides regulated by the innate immunity system. Recent progresses in our understanding of the signal pathways involved in microbe-nematode interactions are providing new insights in developing efficient biological control strategies against PPNs. This article is part of the theme issue 'Biotic signalling sheds light on smart pest management'.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle