Interactions between <em>Phytophthora cactorum</em>, <em>Armillaria gallica</em> and <em>Betula pendula</em> 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 (as the primary pathogen) and Armillaria gallica (as secondary), on two-year-old seedlings of silver birch (Betula pendula) subjected to stress caused by mechanical defoliation simulating primary insect feeding. One year after treatments, the 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 birch leaves and chemical compounds from roots. Only the infection of roots by P. cactorum increased photosynthetic rates in the leaves, which may suggest its cryptic development in contrast to fungi. The birch leaves in seedlings exposed to 50% defoliation, inoculation with P. cactorum and A. gallica emitted more aromatic carbonyls and alcohols, as well as half as much aliphatic esters, compared to untreated controls. In infected birch roots, the production of phenols, triterpenes and fatty alcohols increased, but fatty acids decreased. This was the first experimental confirmation of the pathogenicity of P. cactorum on silver birch seedlings in Poland. The most severe damage to roots took place only in the case of two-way or three-way interactions. Higher levels of aromatic carbonyls and alcohols in leaves, as well as phenolic compounds in roots of stressed birches (compared to control) suggest an activation of plant systemic acquired resistance (SAR).
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».