Constitutive and insect‐induced transcriptomes of weevil‐resistant and susceptible Sitka spruce
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spruce weevil ( Pissodes strobi ) is a significant pest of regenerating spruce ( Picea ) and pine ( Pinus ) forests in North America. Weevil larvae feed in the bark, phloem, cambium, and outer xylem of apical shoots, causing stunted growth or mortality of young trees. We identified and characterized constitutive and weevil‐induced patterns of Sitka spruce ( Picea sitchensis ) transcriptomes in weevil‐resistant (R) and susceptible (S) trees using RNA sequencing (RNA‐seq) and differential expression (DE) analyses. We developed a statistical model for the analysis of RNA‐seq data from treatment experiments with a 2 × 3 factorial design to differentiate insect‐induced responses from the effects of mechanical damage. Across the different comparisons, we identified two major transcriptome contrasts: A large set of genes that was constitutively DE between R and S trees, and another set of genes that was DE in weevil‐induced S‐trees. The constitutive transcriptome unique to R trees appeared to be attuned to defense, while the constitutive transcriptome unique to S trees was enriched for growth‐related transcripts. Notably, a set of transcripts annotated as “fungal” was detected consistently in the transcriptomes. Fungal transcripts were identified as DE in the comparison of R and S trees and in the weevil‐affected DE transcriptome of S trees, suggesting a potential microbiome role in this conifer‐insect interaction.
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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) | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».