A comparison between the role of enniatins and deoxynivalenol in Fusarium virulence on different tissues of common wheat
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fusarium graminearum and Fusarium avenaceum are two of the most important causal agents of Fusarium head blight (FHB) of wheat. They can produce mycotoxins that accumulate in infected wheat heads, including deoxynivalenol (DON) and enniatins (ENNs), produced by F. graminearum and F. avenaceum, respectively. While the role of DON as a virulence factor in F. graminearum toward wheat is well known, ENNs in F. avenaceum has been poorly explored. Results obtained to-date indicate that ENNs may confer an advantage to F. avenaceum only on particular hosts. RESULTS: In this study, with the use of ENN-producing and ENN non-producing F. avenaceum strains, the role of ENNs on F. avenaceum virulence was investigated on the root, stem base and head of common wheat, and compared with the role of DON, using DON-producing and DON non-producing F. graminearum strains. The DON-producing F. graminearum strain showed a significantly higher ability to cause symptoms and colonise each of the tested tissues than the non-producing strain. On the other hand, the ability to produce ENNs increased initial symptoms of the disease and fungal biomass accumulation, measured by qPCR, only in wheat heads, and not in roots or stem bases. LC-MS/MS analysis was used to confirm the presence of ENNs and DON in the different strains, and results, both in vitro and in wheat heads, were consistent with the genetics of each strain. CONCLUSION: While the key role of DON on F. graminearum virulence towards three different wheat tissues was noticeable, ENNs seemed to have a role only in influencing F. avenaceum virulence on common wheat heads probably due to an initial delay in the appearance of symptoms.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».