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Record W6981198854

Diversité des métabolites secondaires chez les gymnospermes boréales

2022· other· fr· W6981198854 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typeother
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicIndian and Buddhist Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationFish killLife history
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les larves de Lymantria dispar asiatica (la spongieuse Asiatique) sont des insectes polyphages envahissants qui se nourrissent de plus de 600 espèces végétales. Elles ont pour cibles des espèces de feuillus comme le chêne (Quercus spp.) ou encore les saules (Salix spp), qui sont reconnus comme ses hôtes préférés. Toutefois, dans la forêt boréale du Canada, certaines espèces de conifères sont des espèces à risque face au développement des larves de la spongieuse Asiatique. Généralement, les conifères répondent aux attaques des bio-attaqueurs, par la formation de canaux de résines et de cellules parenchymateuses poly-phénoliques qui sont des structures anatomiques spécialisées dans la production et le stockage des composés de défenses. Ainsi, il est bien établi que dans une population d'arbres, certains individus de résistance apparente vont avoir une différence dans la composition de composé de défenses de leur feuille ou aiguille par rapport aux individus plus fréquemment attaqués par des pathogènes ou insectes. Au travers de tests d'alimentations des larves de la spongieuse, plusieurs études ont déjà permis la catégorisation d'espèces végétales en trois catégories différentes : favorable, intermédiaire et non favorable. Certaines espèces de conifères sont donc plus susceptibles aux attaques de la spongieuse Européenne et Asiatique et les attaques de la spongieuse ont alors un effet important sur la valeur économique des espèces de conifères dans l'industrie du bois. L'étude du profilage métabolique permettrait donc la découverte de métabolites spécifiques qui agiraient chez les conifères comme prédicteurs d'espèces à risque contre de potentiels stress biotiques et abiotiques. Au niveau des peuplements naturels, l'étude des différences entre les profils métaboliques d'individus de résistance apparente et d'individus plus vulnérables permettrait de favoriser les croisements entre parents porteur des gènes responsable du phénotype de résistance à l'herbivorie. Ainsi, l'objectif de ce projet de Maîtrise était d'établir un lien entre le rôle que jouent les métabolites secondaires constitutifs dans la susceptibilité d'une espèce de conifère dans le développement des larves de spongieuse Asiatique. Nous avons donc étudié le développement des larves de la spongieuse Asiatique sur dix espèces de conifères à l'aide d'une expérience d'alimentation artificielle. Nous avons également effectué des extractions de métabolites secondaires en utilisant deux protocoles différents pour les extractions de terpènes et d'acides phénoliques, en utilisant une technique de chromatographie à phase gazeuse et liquide couplé à un spectromètre de masse (respectivement GC et LC-MS). Nos résultats démontraient que parmi les conifères, deux espèces, Pseudotsuga menziesii var. menziesii et Pinus contorta sont des espèces favorables au développement des larves de spongieuse pour deux sous-populations traitées, Beijing et Harbin. Sur quelques espèces de conifères, les sous-populations de Harbin ont un gain de masse et un stade larvaire plus élevés que les sous-populations de Beijing. Cela suggère que les sous-populations de Harbin sont mieux adaptées ou démontrent une meilleure utilisation des espèces nord-américaines. Lors de l'étude des profils de métabolites secondaires, il s'est avéré que les espèces favorables au développement des larves de spongieuse présentaient des différences dans leur profil biochimique à la fois pour les terpènes et les phénols, par rapport aux espèces défavorables telles que Picea abies. Nos résultats devraient aider à fournir les informations nécessaires aux autorités locales de conservation et aux aménagistes forestiers pour déduire de meilleurs plans de contrôle de la propagation de la spongieuse Asiatique en Amérique du Nord.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.882
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0040.003
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.8840.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.196
Teacher spread0.179 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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