Gene Discovery for Enzymes Involved in Limonene Modification or Utilization by the Mountain Pine Beetle-Associated Pathogen Grosmannia clavigera
Notice bibliographique
Résumé
To successfully colonize and eventually kill pine trees, Grosmannia clavigera (Gs cryptic species), the main fungal pathogen associated with the mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae), has developed multiple mechanisms to overcome host tree chemical defenses, of which terpenoids are a major component. In addition to a monoterpene efflux system mediated by a recently discovered ABC transporter, Gs has genes that are highly induced by monoterpenes and that encode enzymes that modify or utilize monoterpenes [especially (+)-limonene]. We showed that pine-inhabiting Ophiostomale fungi are tolerant to monoterpenes, but only a few, including Gs, are known to utilize monoterpenes as a carbon source. Gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) revealed that Gs can modify (+)-limonene through various oxygenation pathways, producing carvone, p-mentha-2,8-dienol, perillyl alcohol, and isopiperitenol. It can also degrade (+)-limonene through the C-1-oxygenated pathway, producing limonene-1,2-diol as the most abundant intermediate. Transcriptome sequencing (RNA-seq) data indicated that Gs may utilize limonene 1,2-diol through beta-oxidation and then valine and tricarboxylic acid (TCA) metabolic pathways. The data also suggested that at least two gene clusters, located in genome contigs 108 and 161, were highly induced by monoterpenes and may be involved in monoterpene degradation processes. Further, gene knockouts indicated that limonene degradation required two distinct Baeyer-Villiger monooxygenases (BVMOs), an epoxide hydrolase and an enoyl coenzyme A (enoyl-CoA) hydratase. Our work provides information on enzyme-mediated limonene utilization or modification and a more comprehensive understanding of the interaction between an economically important fungal pathogen and its host's defense chemicals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».