Transcriptome analysis of the white pine blister rust pathogen Cronartium ribicola: de novo assembly, expression profiling, and identification of candidate effectors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The fungus Cronartium ribicola (Cri) is an economically and ecologically important forest pathogen that causes white pine blister rust (WPBR) disease on five-needle pines. To cause stem cankers and kill white pine trees the fungus elaborates a life cycle with five stages of spore development on five-needle pines and the alternate host Ribes plants. To increase our understanding of molecular WP-BR interactions, here we report genome-wide transcriptional profile analysis of C. ribicola using RNA-seq. RESULTS: cDNA libraries were constructed from aeciospore, urediniospore, and western white pine (Pinus monticola) tissues post Cri infection. Over 200 million RNA-seq 100-bp paired-end (PE) reads from rust fungal spores were de novo assembled and a reference transcriptome was generated with 17,880 transcripts that were expressed from 13,629 unigenes. A total of 734 unique proteins were predicted as a part of the Cri secretome from complete open reading frames (ORFs), and 41 % of them were Cronartium-specific. This study further identified a repertoire of candidate effectors and other pathogenicity determinants. Differentially expressed genes (DEGs) were identified to gain an understanding of molecular events important during the WPBR fungus life cycle by comparing Cri transcriptomes at different infection stages. Large-scale changes of in planta gene expression profiles were observed, revealing that multiple fungal biosynthetic pathways were enhanced during mycelium growth inside infected pine stem tissues. Conversely, many fungal genes that were up-regulated at the urediniospore stage appeared to be signalling components and transporters. The secreted fungal protein genes that were up-regulated in pine needle tissues during early infection were primarily associated with cell wall modifications, possibly to mask the rust pathogen from plant defenses. CONCLUSION: This comprehensive transcriptome profiling substantially improves our current understanding of molecular WP-BR interactions. The repertoire of candidate effectors and other putative pathogenicity determinants identified here are valuable for future functional analysis of Cri virulence and pathogenicity.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».