Metabolic profiling of potato cultivars varying in horizontal resistance to late blight, Phytophthora infestans
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 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 ».