Metabolomics Differences of Glycine max QTLs Resistant to Soybean Looper
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative trait loci (QTLs) E and M are major soybean alleles that confer resistance to leaf-chewing insects, and are particularly effective in combination. Flavonoids and/or isoflavonoids are classes of plant secondary metabolites that previous studies agree are the causative agents of resistance of these QTLs. However, all previous studies have compared soybean genotypes that are of dissimilar genetic backgrounds, leaving it questionable what metabolites are a result of the QTL rather than the genetic background. Here, we conducted a non-targeted mass spectrometry approach without liquid chromatography to identify differences in metabolite levels among QTLs E, M, and both (EM) that were introgressed into the background of the susceptible variety Benning. Our results found that E and M mainly confer low-level, global differences in distinct sets of metabolites. The isoflavonoid daidzein was the only metabolite that demonstrated major increases, specifically in insect-treated M and EM. Interestingly, M confers increased daidzein levels in response to insect, whereas E restores M's depleted daidzein levels in the absence of insect. Since daidzein levels do not parallel levels of resistance, our data suggest a novel mechanism that the QTLs confer resistance to insects by mediating changes in hundreds of metabolites, which would be difficult for the insect to evolve tolerance. Collective global metabolite differences conferred by E and M might explain the increased resistance of EM.
Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Le tri à trois modèles
les 5 600 travaux triés →Les trois modèles l'ont jugé hors champ.
Metabolomics of soybean insect resistance QTLs; a plant science question.
The study investigates soybean metabolites and insect resistance.
Plant metabolomics of insect-resistance QTLs in soybean is agricultural biology domain research.
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 | 0,000 |
| 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 ».