Recent advances in bio‐chemical, molecular and physiological aspects of membrane lipid derivatives in plant pathology
Notice bibliographique
Résumé
Plant pathogens pose a significant threat to the food industry and food security accounting for 10-40% crop losses annually on a global scale. Economic losses from plant diseases are estimated at $300B for major food crops and are associated with reduced food availability and accessibility and also high food costs. Although strategies exist to reduce the impact of diseases in plants, many of these introduce harmful chemicals to our food chain. Therefore, it is important to understand and utilize plants' immune systems to control plant pathogens to enable more sustainable agriculture. Lipids are core components of cell membranes and as such are part of the first line of defense against pathogen attack. Recent developments in omics technologies have advanced our understanding of how plant membrane lipid biosynthesis, remodelling and/or signalling modulate plant responses to infection. Currently, there is limited information available in the scientific literature concerning lipid signalling targets and their biochemical and physiological consequences in response to plant pathogens. This review focusses on the functions of membrane lipid derivatives and their involvement in plant responses to pathogens as biotic stressors. We describe major plant defense systems including systemic-acquired resistance, basal resistance, hypersensitivity and the gene-for-gene concept in this context.
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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) | 0,001 | 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 ».