QTL-specific microarray gene expression analysis of wheat resistance to Fusarium head blight in Sumai-3 and two susceptible NILs
Notice bibliographique
Résumé
Fusarium head blight, predominantly caused by Fusarium graminearum (Schwabe) in North America, is a destructive disease that poses a serious threat to wheat (Triticum aestivum L.) production around the world. cDNA microarrays consisting of wheat ESTs derived from a wheat - F. graminearum interaction suppressive subtractive hybridization library were used to investigate QTL-specific differential gene expression between the resistant Chinese cultivar Sumai-3 and two susceptible near isogenic lines (NILs) following inoculation with F. graminearum. Stringent conditions were employed to reduce the false discovery rate. A total of 25 wheat unigenes were found to express differentially in response to F. graminearum infection. Genes encoding pathogenesis-related (PR) proteins such as beta-1,3-glucanase (PR-2), wheatwins (PR-4), and thaumatin-like proteins (PR-5) showed a significant upregulation in genotypes having the Sumai-3 3BS region. For these three genes, the gene activity was significantly less in the genotype (NIL-3) lacking the Sumai-3 3BS segment. Significant upregulation of phenylalanine ammonia-lyase was detected only in the resistant Sumai-3, indicating the importance of both the 2AL and 3BS regions in the activation of effective defense responses to infection by F. graminearum. Differences in gene expression between the resistant Sumai-3 and the susceptible NILs were found to be mainly quantitative in nature.
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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 | 0,002 |
| 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 ».