Mining the effects of a Bacillus sp. olive tree endophyte-derived lipopeptide extract on the metabolism of Colletotrichum acutatum applying GC/MS and 1H NMR metabolomics
Notice bibliographique
Résumé
The issues that the plant protection sector is facing dictate the need for the discovery of improved sources of bioactivity as plant protection products. Within this context, endophytes have become the focus of the research based on their capacity to synthesize compounds with unique bioactivity. Here, the effect of a previously isolated lipopeptide extract (LP) of a Bacillus sp. olive tree endophyte on the metabolism of Colletotrichum acutatum [ 1 ] was investigated ( Figure 1 ). In the analyses, GC/EI/MS and NMR platforms were employed performing metabolomics. A large portion of the fungal metabolome was recorded, including various carboxylic, amino, and fatty acids, carbohydrates and phenolic compounds. Based on multivariate analysis, metabolites-biomarkers of the toxicity of the applied LP were discovered; α,α -trehalose, L-proline, and phenylacetate were amongst the metabolites with the highest leverage on the observed toxicity, that also, play central role in fungal metabolism. The latter, is associated to the pathogenicity of the fungus, indicating an antipathogenic activity of the LP. Pipeline of the metabolomics study. Publication History Article published online: 13 December 2021 © 2021. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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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 | 0,000 |
| 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 ».