Fruit cuticle composition influences susceptibility of peach (Prunus persica) fruit to brown rot (Monilinia fructicola)
Notice bibliographique
Résumé
Brown rot, caused by Monilinia spp., is the most significant disease affecting stone fruits, including Prunus persica (peach). In Europe, Monilinia fructicola and Monilinia laxa are the primary species responsible for the disease, with M. fructicola becoming dominant in the Ebro Valley, a major peach production area in Spain. The fruit cuticle serves as the first line of defense against external threats and may play a key role in determining susceptibility to Monilinia spp. This study investigated the influence of fruit cuticular components (both cuticular waxes and cutin) on the susceptibility to M. fructicola in 21 Spanish P. persica cultivars, with a variable susceptibility to Monilinia spp., from the National Peach Collection at CITA (Zaragoza, Spain). The results indicate that both cuticular waxes and the cutin matrix significantly influence fruit susceptibility to M. fructicola . Specifically, several cuticular wax compounds, including pentacyclic triterpenoids and very-long-chain alkanols, as well as certain cutin monomers, were strongly negatively correlated with susceptibility to M. fructicola . These findings underscore the crucial role of cuticular components in fruit defense against M. fructicola and suggests that introgression of these traits could help breed cultivars with reduced susceptibility to Monilinia spp.
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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 ».