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Enregistrement W7039510015

Metabolic profiling of potato cultivars varying in horizontal resistance to late blight, Phytophthora infestans

2006· dissertation· en· W7039510015 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2006
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation Retrieval and Search Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytophthora infestansCultivarFungicideBlightInoculationMetabolomicsPlant disease resistance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Potato is one of the most important crops grown in Canada and all over the world. Late blight caused by P. infestans is one of the major diseases of potato and is mainly managed by fungicides application. The extensive use of fungicides not only causes adverse effects on the environment but also accelerates the development of resistance in this pathogen. Horizontal resistance is considered as the best choice to control P. infestans as it is durable over years. Breeding for durable resistance requires evaluation of hundreds of breeding lines in greenhouses and in the field. This is usually done by testing several epidemiological parameters such as infection efficiency, lesion size, latent period, and area under disease progress curve (AUDPC). These methods are time-consuming and expensive. The present study reports standardization of metabolic profiling protocols and exploration of metabolic profiling based on GC/MS as an additional tool to discriminate resistance in potato against late blight. Potato cultivars varying in horizontal resistance against late blight have been inoculated with water or the pathogen and more than 100 metabolites have been tentatively identified by GC/MS. Univariate analysis has been used to identify several pathogenesis related (PR) and defense related (DR) metabolites that have potential for application as resistance biomarker metabolites. Multivariate analysis of the abundances of metabolites (the mass spectral (MS) ion trap detector outputs were obtained using Saturn Lab Software Version 5.52 and these abundances are positively proportional to the concentration of mass ions of metabolites) in cultivars were mainly used to identify pathogenesis and resistance functions. Following pathogen inoculation, several metabolites such as amino acids, organic acids, fatty acids and sugars, were significantly increased in abundances, especially in the resistant cultivar. Other metabolites such as phenylalanine, tyrosine, shikimic acid and malonic acid detected here are well known for their direct participation in the shikimic acid, the phenylpropanoid, and the malonic acid metabolic pathways. These pathways lead to the production of several defense metabolites including antimicrobial compounds including phenolics, flavonoids and phytoalexins. The metabolic profiling technology developed here has the potential application for screening of potato breeding lines for horizontal resistance against late blight.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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