The Effect of Temperature on the Hypersensitive Response (HR) in the Brassica napus–Leptosphaeria maculans Pathosystem
Notice bibliographique
Résumé
Temperature is considered one of the crucial environmental elements in plant pathological interactions, and previous studies have indicated that there is a relationship between temperature change and host–pathogen interactions. The objective of this research is to investigate the link between temperature and the incompatible interactions of the host and pathogen. In this study, two Leptosphaeria maculans isolates (HCRT75 8-1 and HCRT77 7-2) and two Brassica napus genotypes (Surpass400 and 01-23-2-1) were selected. The selected B. napus genotypes displayed intermediate and resistant phenotypes. The inoculated seedlings were tested under three temperature conditions: 16 °C/10 °C, 22 °C/16 °C and 28 °C/22 °C (day/night: 16 h/8 h). Lesion measurements demonstrated that the necrotic lesions from the 28 °C/22 °C treatment were enlarged compared with the other two temperature treatments (i.e., 16 °C/10 °C and 22 °C/16 °C). The results of expression analysis indicated that the three temperature treatments displayed distinct differences in two marker genes (PATHOGENESIS–RELATED (PR) 1 and 2) for plant defense and one temperature-sensitive gene BONZAI 1 (BON1). Additionally, seven dpi at 22 °C/16 °C appeared to be the optimal pre-condition for the induction of PR1 and 2. These findings suggest that B. napus responds to temperature changes when infected with L. maculans.
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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 | 0,001 | 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 ».