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Enregistrement W4404804137 · doi:10.22541/essoar.173283191.13443191/v1

Use of Arduino-Based Potentiometric Sensors to Measure Leaf Apoplastic pH Changes Mediated by White Mold Infection in Common Bean ( Phaselous vulgaris L.)

2024· preprint· en· W4404804137 sur OpenAlexaff
Robert McGee, Jennifer Lin, Ravinder Dahiya, Valerio Hoyos‐Villegas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSclerotinia sclerotiorumPhaseolusCultivarHorticultureBiologyPotentiometric titrationGermplasmPlant disease resistanceBotanyChemistryGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The common bean, Phaseolus vulgaris L., like many crop species is vulnerable to the destructive necrotrophic fungus Sclerotinia sclerotiorum (Lib.) de Bary (Ss), the causal agent of the white mold disease. To slow Ss spread, farmers rely on costly fungicides that problematically are most effective when applied early, during which the plant lacks visual signs of infection. Internally, an early indicator of Ss infection is the acidification or decrease in plant pH caused by the secretion of oxalic acid released by Ss. The objective of this study was to determine if this early drop in apoplastic pH post-Ss infection could be detected using an Arduino platform-based potentiometric pH sensor with a carbon reference electrode on the leaf surface of a common bean. Interestingly, plant pH did not decrease but was statistically unchanged in the cultivars resistant to Ss (WM-12, WM-1, and G122) or intermediate tolerant (Eldorado, ICA Bunsi, and Beryl), while increasing in the susceptible cultivar (Montrose). This hints at possible Ss resistance mechanisms not present in the susceptible cultivars. Importantly, in seven of the common bean cultivars tested, the direction and magnitude of pH change pre and post-Ss infection measured using the carbon sensor were indistinguishable from the labor-intensive manually extracted leaf apoplastic fluid. Therefore, in the future, these sensors could conceivably be used for high-throughput screening of large germplasm collections to identify novel sources of genetic resistance to Ss that could be introduced into elite common bean cultivars to counter the highly destructive white mold disease.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,190 · 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'admission1
Résumé présentoui

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