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Enregistrement W4404412539 · doi:10.1016/j.baae.2024.11.005

Positive association between foliar silicon and extrafloral nectar in Vicia faba with application of methyl jasmonate

2024· article· en· W4404412539 sur OpenAlexafffund
Chelsea Megan Gowton, Dennis Chiu, Isaac Peetoom Heida, Juli Carrillo

Notice bibliographique

RevueBasic and Applied Ecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSilicon Effects in Agriculture
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésVicia fabaMethyl jasmonateNectarBotanyBiologyPollen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plants have evolved direct and indirect defences against herbivores, which may come at a cost to other plant functions. Many plants can uptake and deposit large amounts of silicon within plant tissue, creating structures which can reduce herbivore performance. Silicon uptake can increase plant defenses against herbivores, but it has also been shown to trade-off with defensive phenolic compounds due to interference with jasmonic acid (JA) signaling. Additionally, plants can recruit predacious insects with extrafloral nectar (EFN), a sugar secretion not involved in pollination. It is currently unclear whether silicon uptake reduces other putative defences associated with the JA pathway, like EFN production. We used faba bean ( Vicia faba) to identify potential trade-offs between silicon accumulation, phenolic content, and EFN production. We grew four genotypes of faba bean that varied in tannin content in control soil, or soil supplemented with silicon. After five weeks of growth, we exposed plants to either a buffer or methyl jasmonate (MeJA) solution to simulate an herbivory response. We measured EFN production at 24 and 48 hours after treatment, and harvested leaves to quantify silicon and phenolic content. We found silicon supplementation, but not MeJA treatment, increased foliar silicon concentration. Silicon supplementation did not affect foliar phenolic content or EFN sugar content. Silicon concentration (ppm) and MeJA treatment did not decrease foliar phenolic content or EFN sugar content. However, we found an interaction between silicon concentration (ppm) and MeJA treatment with EFN sugar content: across MeJA-treated plants, we detected a positive association between foliar silicon concentration and the amount of sugar (mg) in EFN. This study is the first to show MeJA can interact with leaf silicon concentration to alter EFN response, with the potential for cascading effects on other trophic levels.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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