dsRNA Uptake in Plant Pests and Pathogens: Insights into RNAi-Based Insect and Fungal Control Technology
Notice bibliographique
Résumé
Efforts to develop more environmentally friendly alternatives to traditional broad-spectrum pesticides in agriculture have recently turned to RNA interference (RNAi) technology. With the built-in, sequence-specific knockdown of gene targets following delivery of double-stranded RNA (dsRNA), RNAi offers the promise of controlling pests and pathogens without adversely affecting non-target species. Significant advances in the efficacy of this technology have been observed in a wide range of species, including many insect pests and fungal pathogens. Two different dsRNA application methods are being developed. First, host induced gene silencing (HIGS) harnesses dsRNA production through the thoughtful and precise engineering of transgenic plants and second, spray induced gene silencing (SIGS) that uses surface applications of a topically applied dsRNA molecule. Regardless of the dsRNA delivery method, one aspect that is critical to the success of RNAi is the ability of the target organism to internalize the dsRNA and take advantage of the host RNAi cellular machinery. The efficiency of dsRNA uptake mechanisms varies across species, and in some uptake is negligible, rendering them effectively resistant to this new generation of control technologies. If RNAi-based methods of control are to be used widely, it is critically important to understand the mechanisms underpinning dsRNA uptake. Understanding dsRNA uptake mechanisms will also provide insight into the design and formulation of dsRNAs for improved delivery and provide clues into the development of potential host resistance to these technologies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».