Molecular analysis of nematode-responsive defence genes <i>CRF1</i>, <i>WRKY45</i>, and <i>PR7</i> in <i>Solanum lycopersicum</i> tissues during the infection of plant-parasitic nematode species of the genus <i>Meloidogyne</i>
Notice bibliographique
Résumé
Several pathogens, including nematodes, have severe effects on plant development and growth, and immense populations of parasitic nematodes may cause plant death and crop loss. Obligate plant-parasitic nematodes and root-knot nematodes belonging to the genus Meloidogyne are significant parasites in crops. During nematode infection, damage-associated molecular patterns play a role in the activation of plant defence responses to pathogens. Several genes are involved in Meloidogyne parasitism. However, the expression of nematode-responsive genes CRF1, WRKY45, and PR7 during infection with different parasitic nematode species is not well understood. Therefore, this study aimed to reveal plant responses to differential gene expression of nematode-responsive genes in tomato plants, and their relationship to nematode reproduction and comparative phylogeny. Molecular methods for gene expression, greenhouse work for nematode reproduction, and phylogenetic analysis were used to determine nematode–plant interactions. The results revealed that differential gene expression of CRF1, WRKY45, and PR7 depended on the nematode species. The relative CRF1 gene expression reached its highest level at 3 dpi, following nematode infection. In conclusion, plant defense responses disturbed the expression of nematode-responsive genes, and the differential expression of nematode-responsive genes was affected by nematode species and nematode parasitism.
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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 ».