Investigation of Metabolic Resistance to Soybean Aphid (Aphis glycines Matsumura) Feeding in Soybean Cultivars
Notice bibliographique
Résumé
) herbivore pest in many soybean growing regions. High numbers of aphids on soybean can cause severe reductions in yield. The management of soybean aphids includes monitoring, insecticide applications when required, and the use of resistant cultivars. Soybean aphid-resistant soybean varieties are associated with genes that confer one or more categories of resistance to soybean aphids, including antibiosis (affects survival, growth, and fecundity), antixenosis (affects behaviour such as feeding), and tolerance (plant can withstand greater damage without economic loss). The genetic resistance of soybean to several herbivores has been associated with isoflavonoid phytoalexins; however, this correlation has not been observed in soybean varieties commonly grown in southern Ontario, Canada. Isoflavonoids in the leaves of 18 cultivars in the early growth stage were analyzed by HPLC and the concentration by fresh weight was used to rate the potential resistance to aphids. Greenhouse and growth cabinet trials determined that the cultivars with greater resistance to aphids were Harosoy 63 and OAC Avatar. The most susceptible cultivar was Maple Arrow, whereas Pagoda and Conrad were more tolerant to aphid feeding damage. Overall, there was a low correlation between the number of aphids per leaf, feeding damage, and leaf isoflavonoid levels. Metabolite profiling by high-resolution LC-MS determined that the most resistant cultivar had on average lower levels of certain free amino acids (Met, Tyr, and His) relative to the most susceptible cultivar. This suggests that within the tested cultivars, nutritional quality stimulates aphid feeding more than isoflavonoids negatively affect aphid feeding or growth. These findings provide a better understanding of soybean host plant resistance and suggest ways to improve soybean resistance to aphid feeding through the breeding or metabolic engineering of leaf metabolites.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».