Characterization of Secondary Metabolites from Douglas-Fir Endophytes to Guide the Development of Applications Reducing Swiss Needle Cast
Notice bibliographique
Résumé
Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii) is one of the most economically important softwood trees grown worldwide, although the past several decades have seen a decline in productivity due to infection of the endemic fungus Nothophaeocryptopus gaeumannii which causes the disease Swiss needle cast.Conifer endophytes have previously been shown to produce toxins in planta capable of mitigating herbivory and other pathogens.A bioassay was developed to assess the antifungal properties of culture filtrate extracts from 59 Douglas-fir endophytes against N. gaeumannii.Twenty-six strains that significantly inhibited the growth of N. gaeumannii were identified.In addition, 17 metabolites from Douglas-fir endophytes, including Xylaria hypoxylon, Rhabdocline parkeri, and Coleophoma sp. were isolated, including a new class of tetronates from R. parkeri.The aim of this study was to identify biologically active Douglas-fir endophyte extracts to direct future investigations profiling bioactive natural products.Endophytes that inhibit N. gaeumannii will be prioritized for future studies to determine their potential in forest management applications.I would like to first thank my supervisors Dr. David McMullin and Dr. Joey Tanney for providing me the opportunity to conduct this research and introducing me to the field of natural product chemistry.Your combined enthusiasm, kindness and knowledge has been invaluable and has taught me much about the importance of collaboration in research.While it's true that nothing's easy, I do feel that much of the challenge of the past two years has been alleviated by your expertise.I would like to specifically thank Joey Tanney for his work in collecting and identifying the fungal species included in this thesis, and David McMullin for knowing just the right amount to push.Thank you to Dr. Tyler Avis for being generous with his time to give advice regarding bioassays, statistical analysis, or anything else that I had a question about.Thank you to Dr. Mark Sumarah and Dr. Justin Renauld at Agriculture and Agri-food Canada for the acquisition of HRMS data.Thank you to Dr. Véronic Bezaire for inviting me to get involved in multiple opportunities to teach that I would not have considered otherwise.Much of what I have learned about effective scientific communication and the joy of being an educator has come from you.And thank you to
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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 ».