Interactions between Phytophthora cactorum, Armillaria gallica and Betula pendula Roth. Seedlings Subjected to Defoliation
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to better understand the interactive impact of two soil-borne pathogens, Phytophthora cactorum and Armillaria gallica, on seedlings of silver birch (Betula pendula Roth.) subjected to stress caused by mechanical defoliation, simulating primary insect feeding. This is the first experimental confirmation of silver birch seedling root damage (and in consequence shoot mortality) caused by the additive effect of defoliation stress and P. cactorum inoculation via soil. However, the most severe damage to roots occurred after A. gallica inoculation. One year after treatments, chlorophyll fluorescence measurement, and gas chromatography coupled with mass spectrometry (GC-MS) were used to analyze the photosynthetic activity in leaves, the volatile organic compounds (VOCs) emitted by the birch leaves, and chemical compounds from the roots. The cumulative effect of the two pathogens and partial defoliation reduced photosynthetic activity, suggesting dysfunction of photosystem PSII due to the applied stresses. In summary, it seems that the main differences in photosynthetic performance could be attributed to Armillaria infection. The birch leaves in seedlings exposed to 50% defoliation, and inoculation with P.cactorum and A. gallica, emitted more aromatic carbonyls and alcohols, as well as half as much aliphatic esters, compared to controls. In infected birch roots, the production of phenols, triterpenes, and fatty alcohols increased, but fatty acids decreased. Higher levels of aromatic carbonyls and alcohols in leaves, as well as phenolic compounds in the roots of stressed birches (compared to control) suggest an activation of plant systemic acquired resistance (SAR).
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».