Proteomic insights into the mechanisms of deoxynivalenol resistance in Triticum aestivum
Notice bibliographique
Résumé
Fusarium head blight (FHB) is a globally relevant cereal crop disease resulting from infection with fungal pathogens, including Fusarium spp., with Fusarium graminearum being the primary causative agent. A distinctive and devastating factor of this disease is the production of deoxynivalenol (DON), a mycotoxin, which inhibits eukaryotic protein synthesis to weaken and kill cells in infected host tissues, threatening food safety for humans and livestock. In this thesis, I investigated the regulation of host response to infection with the known virulence factor of FHB, deoxynivalenol. My findings elucidated our understanding of distinct DON detoxification responses corresponding to these parameters: 24 vs. 120 h post-inoculation, low [0.1 mg/mL] and high [1.0 mg/mL] DON, FHB-resistant vs. -susceptible cultivars through the production of proteins known to detoxify DON and with hypothesized DON-detoxifying capabilities (e.g., glutathione transferases and glycosyltransferases). Next, I developed an in vitro assay for the quantification of DON-degrading capabilities for these prioritized candidate proteins. Continuing to develop our understanding of the biochemical methods used to mitigate the effects of DON in planta is a useful approach to identifying biomarkers for selective breeding of mycotoxin-resistant cultivars in the future.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».