MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3013159324 · doi:10.1038/s41467-020-14949-y

A lipophilic cation protects crops against fungal pathogens by multiple modes of action

2020· article· en· W3013159324 sur OpenAlexfundno aff
Gero Steinberg, Martin Schuster, Sarah J. Gurr, Tina A. Schrader, Michael Schrader, Mark E. Wood, Andy Early, Sreedhar Kilaru

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSynthesis and Biological Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilUniversity of ExeterResearch Councils UKCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésFungicideBiologySeptoriaMycosphaerella graminicolaReactive oxygen speciesBlast diseaseMagnaporthe griseaCropPesticideAntifungalSinglet oxygenFungal pathogenMicrobiologyChemistryPathogenOryza sativaBiochemistryBotanyAgronomyOxygenGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The emerging resistance of crop pathogens to fungicides poses a challenge to food security and compels discovery of new antifungal compounds. Here, we show that mono-alkyl lipophilic cations (MALCs) inhibit oxidative phosphorylation by affecting NADH oxidation in the plant pathogens Zymoseptoria tritici, Ustilago maydis and Magnaporthe oryzae. One of these MALCs, consisting of a dimethylsulfonium moiety and a long alkyl chain (C18-SMe2+), also induces production of reactive oxygen species at the level of respiratory complex I, thus triggering fungal apoptosis. In addition, C18-SMe2+ activates innate plant defense. This multiple activity effectively protects cereals against Septoria tritici blotch and rice blast disease. C18-SMe2+ has low toxicity in Daphnia magna, and is not mutagenic or phytotoxic. Thus, MALCs hold potential as effective and non-toxic crop fungicides.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations66
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature CommunicationsMême sujetSynthesis and Biological EvaluationTravaux en français237 207