Genome sequencing of Sporisorium scitamineum provides insights into the pathogenic mechanisms of sugarcane smut
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sugarcane smut can cause losses in cane yield and sugar content that range from 30% to total crop failure. Losses tend to increase with the passage of years. Sporisorium scitamineum is the fungus that causes sugarcane smut. This fungus has the potential to infect all sugarcane species unless a species is resistant to biotrophic fungal pathogens. However, it remains unclear how the fungus breaks through the cell walls of sugarcane and causes the formation of black or gray whip-like structures on the sugarcane plants. RESULTS: Here, we report the first high-quality genome sequence of S. scitamineum assembled de novo with a contig N50 of 41 kb, a scaffold N50 of 884 kb and genome size 19.8 Mb, containing an estimated 6,636 genes. This phytopathogen can utilize a wide range of carbon and nitrogen sources. A reduced set of genes encoding plant cell wall hydrolytic enzymes leads to its biotrophic lifestyle, in which damage to the host should be minimized. As a bipolar mating fungus, a and b loci are linked and the mating-type locus segregates as a single locus. The S. scitamineum genome has only 6 G protein-coupled receptors (GPCRs) grouped into five classes, which are responsible for transducing extracellular signals into intracellular responses, however, the genome is without any PTH11-like GPCR. There are 192 virulence associated genes in the genome of S. scitamineum, among which 31 expressed in all the stages, which mainly encode for energy metabolism and redox of short-chain compound related enzymes. Sixty-eight candidates for secreted effector proteins (CSEPs) were found in the genome of S. scitamineum, and 32 of them expressed in the different stages of sugarcane infection, which are probably involved in infection and/or triggering defense responses. There are two non-ribosomal peptide synthetase (NRPS) gene clusters that are involved in the generation of ferrichrome and ferrichrome A, while the terpenes gene cluster is composed of three unknown function genes and seven biosynthesis related genes. CONCLUSIONS: As a destructive pathogen to sugar industry, the S. scitamineum genome will facilitate future research on the genomic basis and the pathogenic mechanisms of sugarcane smut.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».