RNA-Seq Reveals Infection-Related Gene Expression Changes in Phytophthora capsici
Notice bibliographique
Résumé
Phytophthora capsici is a soilborne plant pathogen capable of infecting a wide range of plants, including many solanaceous crops. However, genetic resistance and fungicides often fail to manage P. capsici due to limited knowledge on the molecular biology and basis of P. capsici pathogenicity. To begin to rectify this situation, Illumina RNA-Seq was used to perform massively parallel sequencing of three cDNA samples derived from P. capsici mycelia (MY), zoospores (ZO) and germinating cysts with germ tubes (GC). Over 11 million reads were generated for each cDNA library analyzed. After read mapping to the gene models of P. capsici reference genome, 13,901, 14,633 and 14,695 putative genes were identified from the reads of the MY, ZO and GC libraries, respectively. Comparative analysis between two of samples showed major differences between the expressed gene content of MY, ZO and GC stages. A large number of genes associated with specific stages and pathogenicity were identified, including 98 predicted effector genes. The transcriptional levels of 19 effector genes during the developmental and host infection stages of P. capsici were validated by RT-PCR. Ectopic expression in Nicotiana benthamiana showed that P. capsici RXLR and Crinkler effectors can suppress host cell death triggered by diverse elicitors including P. capsici elicitin and NLP effectors. This study provides a first look at the transcriptome and effector arsenal of P. capsici during the important pre-infection stages.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».