Foliar application of plant-derived peptides decreases the severity of leaf rust (Puccinia triticina) infection in bread wheat (Triticum aestivum L.)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Screening and developing novel antifungal agents with minimal environmental impact are needed to maintain and increase crop production, which is constantly threatened by various pathogens. Small peptides with antimicrobial and antifungal activities have been known to play an important role in plant defense both at the pathogen level by suppressing its growth and proliferation as well as at the host level through activation or priming of the plant's immune system for a faster, more robust response against fungi. Rust fungi (Pucciniales) are plant pathogens that can infect key crops and overcome resistance genes introduced in elite wheat cultivars. RESULTS: We performed an in vitro screening of 18 peptides predominantly of plant origin with antifungal or antimicrobial activity for their ability to inhibit leaf rust (Puccinia triticina, CCDS-96-14-1 isolate) urediniospore germination. Nine peptides demonstrated significant fungicidal properties compared to the control. Foliar application of the top three candidates, β-purothionin, Purothionin-α2 and Defensin-2, decreased the severity of leaf rust infection in wheat (Triticum aestivum L.) seedlings. Additionally, increased pathogen resistance was paralleled by elevated expression of defense-related genes. CONCLUSIONS: Identified antifungal peptides could potentially be engineered in the wheat genome to provide an alternative source of genetic resistance to leaf rust.
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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 ».