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Enregistrement W1484417316 · doi:10.1111/mpp.12113

Transcriptome analyses suggest a disturbance of iron homeostasis in soybean leaves during white mould disease establishment

2013· article· en· W1484417316 sur OpenAlexafffund
Bernarda Calla, Laureen Blahut‐Beatty, Lisa Koziol, Daina H. Simmonds, Steven J. Clough

Notice bibliographique

RevueMolecular Plant Pathology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiologyTranscriptomeGeneGene expressionPhenylpropanoidPathogenMicroarrayGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sclerotinia sclerotiorum is a serious pathogen of numerous crops around the world. The major virulence factor of this pathogen is oxalic acid (OA). Mutants that cannot produce OA do not cause disease, and plants that express enzymes that degrade OA, such as oxalate oxidase (OxO), are very resistant to S. sclerotiorum. To examine the effect of OA on plants, we infiltrated soybean leaves with 5 mm OA and examined the gene expression changes at 2 h post-infiltration. By comparing the gene expression levels between leaves of a transgenic soybean carrying an OxO gene (OxO) and its parent AC Colibri (AC) infiltrated with OA (pH 2.4) or water (pH 2.4 or 5.5), we were able to compare the effects of OA dependent or independent of its pH. Gene expression by microarray analysis identified 2390 genes that showed changes in expression, as determined using an overall F-test P-value cut-off of 0.001. The additional requirement that at least one pairwise t-test false discovery rate (FDR)-corrected P value should be less than 0.001 reduced the list of the most highly significant differentially expressed genes to 1054. Independent of pH, OA altered the expression levels of 78 genes, with ferritin showing the strongest induction by OA. The combination of OA plus its low pH caused 1045 genes (99% of all significant genes) to be differentially expressed, with many of the up-regulated genes being related to basal defence, such as genes of the phenylpropanoid pathway and various cytochrome P450s. RNA-seq was also conducted on four samples: OxO and AC genotypes infiltrated with either OA pH 2.4 or water pH 2.4. The RNA-seq analysis also identified ferritin paralogues as being strongly induced by OA. As the expression of ferritin, a gene that encodes for an iron storage protein, is induced by free iron, these results suggest that S. sclerotiorum benefits from the ability of OA to free iron from plant proteins, as this induces host cell death, and also allows the uptake and assimilation of the iron for its own metabolic needs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,201 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations19
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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