Plant lipid metabolism in response to Phytophthora sojae infection in susceptible and tolerant soybean cultivars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soybean is one of the most cultivated crops globally and a staple food for much of the world's population. The annual global crop losses due to infection by the Phytophthora sojae are currently estimated at approximately $2B USD, yet we have limited understanding of the role of lipid metabolism in the adaptative strategies used to limit infection and crop loss. We employed a multi-modal lipidomics approach to investigate how soybean cultivars remodel their lipid metabolism to successfully limit infection by Phytophthora sojae. Both the tolerant and susceptible soybean cultivars showed alterations in lipid metabolism in response to Phytophthora sojae infection. Relative to non-inoculated controls, induced accumulation of stigmasterol was observed in the susceptible cultivar whereas, induced accumulation of phospholipids and glycerolipids occurred in tolerant soybean cultivar. We have generated a comprehensive metabolic map of susceptible and tolerant soybean root and stem lipid metabolism to identify lipid modulators of host immune or tolerance response to Phytophthora sojae infection and identified potential pathways and unique lipid biomarkers like TG(15:0/22:0/22:5), TG(10:0/10:0/10:0), TG(10:0/10:0/14:0), DG(18:3/18:3), DG(16:0/18:3) and DG(24:0/18:2) as possible targets for the development of future plant protection solutions.
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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 ».