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Enregistrement W2949032338 · doi:10.3389/fpls.2019.00764

Enhancement of Jasmonate-Mediated Antiherbivore Defense Responses in Tomato by Acetic Acid, a Potent Inducer for Plant Protection

2019· article· en· W2949032338 sur OpenAlexfundno aff
Daoqian Chen, Min Shao, Shaozhi Sun, Tingting Liu, Hao Zhang, Ningning Qin, Rensen Zeng, Yuanyuan Song

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationChinese Academy of SciencesInstitute of GeneticsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPlant defense against herbivoryInducerJasmonateMethyl jasmonateBiologyBotanyJasmonic acidOxylipinSalicylic acidChemistryBiochemistryGeneArabidopsisMutant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acetic acid has been proved as a chemical that could prime the jasmonic acid (JA) signaling pathway for plant drought tolerance. In this study, the capability of acetic acid (AA) for priming of tomato defense against a chewing caterpillar Spodoptera litura and its underlying molecular mechanism were evaluated. AA pretreatment significantly increased tomato resistance against S. litura larvae. Upon larval attack, tomato plants pretreated with AA exhibited increased transcript levels of defense-related genes and elevated activities of polyphenol oxidase and peroxidase, and accumulation of protease inhibitor. Moreover, AA pretreatment resulted in upregulated transcription of JA biosynthesis genes and elevated JA accumulation in tomato seedlings upon insect attack. Furthermore, an apparent loss of AA-induced resistance was observed in a JA pathway-impaired mutant suppressor of prosystemin-mediated responses8 (spr8). These results indicate that AA enhances jasmonate-mediated antiherbivore defense responses in tomato. This raises the possibility of use of acetic acid, a basic and simple biochemical compound, as a promising inducer for management of agricultural pests.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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