Transcriptome Analysis of Maize Leaf Systemic Symptom Infected by Bipolaris zeicola
Notice bibliographique
Résumé
Bipolaris zeicola is a fungal pathogen that causes Northern corn leaf spot (NCLS), which is a serious foliar disease in maize and one of the most significant pathogens affecting global food security. Here, we report a genome-wide transcriptional profile analysis using next-generation sequencing (NGS) of maize leaf development after inoculation with B. zeicola. We performed High-Throughput Digital Gene Expression analysis to identify differentially expressed genes (DEGs) in resistant inbred Mo17 lines after infection with B. zeicola at four successive disease development stages--CP (contact period), PP (penetration period), IP (incubation period), and DP (disease period); the expression of the genes was compared with those in a CK (mock-treatment) control. In addition, a sensitive maize line (Zheng58) was used for the comparisons with the Mo17. Among all tested genes, 466 differentially expressed genes were identified in all libraries, and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway analysis of these genes suggested that they are involved in many biological processes related to systemic symptom development, such as plant hormone signal transduction, starch and sucrose metabolism, phenylpropanoid biosynthesis and photosynthesis. Our systematic analysis provides comprehensive transcriptomic information regarding systemic symptom development in fungal-infected plants. This information will help in furthering our understanding of the detailed mechanisms of plant responses to fungal infection.
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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 ».