Pathophysiological responses of pine defensive metabolites largely lack differences between pine species but vary with eliciting ophiostomatoid fungal species
Notice bibliographique
Résumé
Phytopathogenic ophiostomatoid fungi are common associates of bark beetles and contribute to beetle-associated mortality of trees. Mountain pine beetle outbreaks in Canada are facilitating novel associations between its vectored fungi (Grosmannia clavigera, Leptographium longiclavatum and Ophiostoma montium) and jack pine. How the induced defense-related metabolite responses of jack and lodgepole pines vary in response to the fungi is unknown. Understanding this variation is important to clarifying pine susceptibility to and the physiological impacts of infection. We used a comparative metabolite profiling approach to investigate the defense-related signaling, carbon utilization/mobilization, and synthesis responses of both pines to the fungi. Both pine species largely exhibited similar metabolite responses to the fungi. The magnitude of pine metabolite responses positively reflected pathogen virulence. Our findings indicate that pines can recognize and metabolomically respond to novel pathogens, likely due to signals common between the novel fungi and fungi coevolved with the pine. Thus, jack pine is likely as susceptible as lodgepole pine to infections by each of the MPB-vectored fungi. Furthermore, the magnitude of the metabolite responses of both pines varied by the eliciting fungal species, with the most virulent pathogen causing the greatest reduction in carbohydrates and the highest accumulation of defensive terpenes.
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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 ».