Terpenoids are involved in the expression of systemic‐induced resistance in Austrian pine
Notice bibliographique
Résumé
Terpenoids are defense metabolites that are induced upon infection or wounding. However, their role in systemic-induced resistance (SIR) is not known. Here, we explored the role of terpenoids in this phenomenon at a very early stage in the interaction between Austrian pine and the tip blight and canker pathogen Diplodia pinea. We induced Austrian pine saplings by either wounding or inoculating the lower stems with D. pinea. The seedlings were then challenged after 12 h, 72 h, or 10 days with D. pinea on the stem 15 cm above the induction. Lesion lengths and terpenoids were quantified at both induction and challenge locations. Key terpenoids were assayed for antifungal activity in in vitro bioassays. SIR increased with time and was correlated with the inducibility of several compounds. α-Pinene and a cluster of β-pinene, limonene, benzaldehyde, dodecanol, and n-dodecyl acrylate were positively correlated with SIR and were fungistatic in vitro, while other compounds were negatively correlated with SIR and appeared to serve as a carbon source for D. pinea. This study shows that, overall, terpenoids are involved in SIR in this system, but their role is nuanced, depending on the type of induction and time of incubation. We hypothesize that some, such as α-pinene, could serve in SIR signaling.
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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 ».