Melatonin interaction with abscisic acid in the regulation of abiotic stress in Solanaceae family plants

Solanaceous vegetable crops are cultivated and consumed worldwide. However, they often confront diverse abiotic stresses that significantly impair their growth, yield, and overall quality. This review delves into melatonin and abscisic acid (ABA) biosynthesis and their roles in abiotic stress responses. It closely examines the intricate interplay between melatonin and ABA in managing stress within plants, revealing both collaborative and antagonistic effects and elucidating the underlying molecular mechanisms. Melatonin and ABA mutually influence each other’s synthesis, metabolism and that of other plant hormones, a key focus of this study. The study highlights melatonin’s role in aiding stress management through ABA-dependent pathways and key genes in the melatonin-ABA interaction. Specifically, melatonin downregulates ABA synthesis genes and upregulates catabolism genes, leading to reduced ABA levels. It also directly scavenges H2O2, enhancing antioxidant enzyme activities, thereby underscoring their collaborative role in mediating stress responses. Moreover, the interplay between melatonin and ABA plays an essential role in multiple physiological processes of plants, including stomatal behaviors, wax accumulation, delay leaf senescence, seed germination, and seedlings growth, among others. Recognizing these relationships in Solanaceae vegetable crops holds great importance for improving agricultural practices and crop quality. In summary, this review offers a comprehensive overview of recent studies on the melatonin and ABA interplay, serving as a valuable resource for researchers and breeders dedicated to fortifying crop resilience and productivity within challenging environments

Fighting against misbehaving users on online social networks

Along with the huge popularity of online social networks (OSNs), an increasing number of misbehaving users abuse OSNs by disseminating malicious spam content as well as sexually explicit content. The prevalence of misbehaving users is a critical threat to the members of OSNs, particularly for underage children with little knowledge about online safety. The overarching theme of this thesis is to analyze the fundamental weaknesses of misbehaving users and design practical methods to fight against misbehaving users on OSNs. This thesis presents effective methods from three different dimensions to protect OSN users from malicious spam as well as X-rated content disseminated by misbehaving users.The contribution of the first part of this thesis is the design of an effective method for detecting for-profit spam messages on one of the most popular OSNs around the world, Twitter, in order to undermine the economic incentives of misbehaving users who are responsible for the massive amounts of spam messages on Twitter (i.e., spammers). I proposed to detect for-profit spam messages by exploiting the differences in profit strategy between spammers and other users. Typically, spammers strive to maximize the profits of spam messages by (1) reducing the expenses on associated key support resources (i.e., accounts used for posting spam messages and host infrastructures for supporting spam URLs in for-profit spam messages), and (2) increasing revenues via engaging with as many users as possible. In contrast, other users are either not driven by profits or avoid using the support resources that are generally only used by spammers. Moreover, I designed novel features for quantifying the prices of key support resources and the potential revenues associated with for-profit messages. Based on the prices of key support resources and potential revenues associated with for-profit messages, I further designed an effective profit based spam detector that can accurately detect for-profit spam messages on Twitter.The contribution of the second part of this thesis is the design of an effective method for identifying X-rated Twitter accounts that are created for promoting sexually explicit content on Twitter. I proposed to exploit the implicit collective wisdom behind social connections and entities (i.e., URLs, hashtags and mentions) in Twitter messages for X-rated Twitter account detection, and constructed a link-entity graph to represent the implicit collective wisdom. As X-rated accounts are mostly connected with normal accounts and post many normal entities, the link-entity graph is full of noisy links connecting nodes with different labels. This makes existing graph based classification techniques built based on the pairwise similarity assumption (i.e., linked nodes should share similar labels) ineffective. I proposed an iterative social based classifier (ISC) that is resistant to the noisy links. Evaluations using large-scale real-world Twitter data demonstrate the efficacy of ISC.The contribution of the third part of this thesis is the design of a novel method that can accurately and quickly identify misbehaving users who broadcast inappropriate videos in online video chat services. I proposed to exploit the contextual information, including the orientation of web cameras and the environment contexts. I designed effective features to capture the contextual information to significantly improve the detection accuracy. Furthermore, I proposed a novel Fine-Grained Cascaded (FGC) classification approach that systematically evaluates the classification capacities of different features and automatically generates the optimal feature extraction order to allow for earlier classification with partial features. Evaluation results using real- world data from Chatroulette, one of the largest online video chat service providers, which randomly pair strangers for video based chatting, demonstrate the high classification accuracy and speed of FGC.Avec l’immense popularité des réseaux sociaux en ligne (RS), un nombre croissant d’utilisateurs ayant une mauvaise conduite abuse des RS en diffusant des polluriels malveillants ainsi que du contenu sexuellement explicite. La prévalence de la mauvaise conduite des utilisateurs est une grave menace pour les utilisateurs des RS, en particulier pour les enfants ayant peu de connaissances sur la sécurité en ligne. Le thème principal de cette thèse est d’analyser les faiblesses fondamentales des mauvais comportements des utilisateurs et la création de méthodes pratiques pour lutter contre les utilisateurs problématiques sur les réseaux sociaux. La contribution de la première partie de cette thèse est la conception d’une méthode efficace pour détecter les messages non sollicités à but lucratif sur l’un des RS les plus populaires à travers le monde, Twitter, afin de saper les incitations économiques des utilisateurs suspects qui sont responsables de la quantité massive de polluriels sur Twitter (c.-à-d. les polluposteurs). J’ai proposé de détecter les messages à but lucratif en exploitant les différences dans la stratégie de profit entre les polluposteurs et les autres utilisateurs. En outre, j’ai concu de nouvelles fonctions afin de quantifier les prix des ressources de soutien clés et les revenus potentiels associés aux messages à but lucratif. En m’appuyant sur les prix des ressources de soutien clés et les revenus potentiels associés aux messages à but lucratif, j’ai ensuite concu un détecteur efficace de polluriels basé sur les profits pouvant détecter avec précision les messages à but lucratif mails sur Twitter. La contribution de la deuxième partie de cette thèse est la conception d’une méthode efficace pour identifier les comptes Twitter d’adultes qui sont créés pour la promotion du contenu sexuellement explicite sur Twitter. J’ai proposé d’exploiter la sagesse collective implicite derrière les liens sociaux et les entités dans les messages Twitter pour la détection des comptes Twitter des adultes, et construit un graphique lien-entité chargé de représenter la sagesse collective implicite. Comme les comptes adultes sont pour la plupart liés à des comptes normaux et publient de nombreuses entités normales, le graphique lienentité est plein de liens bruyants (noisy links) reliant les noeuds avec des étiquettes différentes. Cela rend les techniques de classification basées sur le graphique existant construites sur la base de l’hypothèse de similarité par paires inefficace. J’ai proposé un classificateur itératif social basé (ISC) qui résiste aux liens bruyants. Les évaluations utilisant des données à grande échelle dans le monde réel Twitter démontrent l’efficacité du ISC. La contribution de la troisième partie de cette thèse est la conception d’une méthode effi- cace pour identifier les utilisateurs suspects qui diffusent des vidéos inappropriées dans les services de clavardage vidéo en ligne. J’ai proposé d’exploiter les informations contextuelles, y compris l’orientation des caméras Web et les contextes de l’environnement. J’ai concu des fonctionnalités efficaces pour capturer les informations contextuelles afin d’améliorer de manière significative la précision de détection. En outre, J’ai proposé une approche nouvelle de classification par grain fin en cascade (FGC) qui évalue sys- tématiquement les capacités de classification des fonctionnalités différentes et génère automatiquement la fonctionnalité d’extraction optimale pour permettre la classification antérieure avec des fonctionnalités partielles. Les résultats de l’évaluation à l’aide de données du monde réel de Chatroulette, un des plus grands fournisseurs de services de clavardage vidéo en ligne qui apparient au hasard des étrangers pour la vidéo basée sur le clavardage, démontrent l’efficacité et l’efficacité du FGC