Proteomic profiling of two maize inbreds during early gibberella ear rot infection
Notice bibliographique
Résumé
Fusarium graminearum is the causal agent of gibberella ear rot in maize ears, resulting in yield losses due to mouldy and mycotoxin-contaminated grain. This study represents a global proteomic approach to document the early infection by F. graminearum of two maize inbreds, B73 and CO441, which differ in disease susceptibility. Mock- and F. graminearum-treated developing kernels were sampled 48 h post-inoculation over three field seasons. Infected B73 kernels consistently contained higher concentrations of the mycotoxin deoxynivalenol than the kernels of the more tolerant inbred CO441. A total of 2067 maize proteins were identified in the iTRAQ analysis of extracted kernel proteins at a 99% confidence level. A subset of 878 proteins was identified in at least two biological replicates and exhibited statistically significantly altered expression between treatments and/or the two inbred lines of which 96 proteins exhibited changes in abundance >1.5-fold in at least one of the treatments. Many proteins associated with the defense response were more abundant after infection, including PR-10 (PR, pathogenesis-related), chitinases, xylanase inhibitors, proteinase inhibitors, and a class III peroxidase. Kernels of the tolerant inbred CO441 contained higher levels of these defense-related proteins than B73 kernels even after mock treatment, suggesting that these proteins may provide a basal defense against Fusarium infection in CO441.
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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) | 0,000 | 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 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 ».