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Enregistrement W2038628609 · doi:10.1002/pmic.200800475

A proteomic evaluation of <b><i>Pyrenophora tritici‐repentis</i></b>, causal agent of tan spot of wheat, reveals major differences between virulent and avirulent isolates

2009· article· en· W2038628609 sur OpenAlexaff
Tiesen Cao, Yong Min Kim, Nat N. V. Kav, Stephen E. Strelkov

Notice bibliographique

RevuePROTEOMICS · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyrenophoraBiologyVirulenceProteomeMicrobiologyProteomicsFungusPathogenMyceliumGeneChlorosisFungal proteinGeneticsSaccharomyces cerevisiaeBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pyrenophora tritici-repentis causes tan spot, an important foliar disease of wheat. The fungus produces multiple host-specific toxins, including Ptr ToxB, a chlorosis-inducing protein encoded by the ToxB gene. A homolog of ToxB is also found in avirulent isolates of the fungus. In order to improve understanding of the role of this homolog and evaluate the general pathogenic ability of P. tritici-repentis, we compared the proteomes of avirulent race 4 and virulent race 5 isolates of the pathogen. Western blotting analysis revealed the presence of Ptr ToxB in spore germination and culture fluids of race 5 but not race 4. A comprehensive proteome-level comparison by 2-DE indicated 133 differentially abundant proteins in the secretome (29 proteins) and mycelium (104 proteins) of races 4 and 5, of which 63 were identified by MS/MS. A number of the proteins found to be up-regulated in race 5 have been implicated in microbial virulence in other pathosystems, and included the secreted enzymes alpha-mannosidase and exo-beta-1,3-glucanase, heat-shock and BiP proteins, and various metabolic enzymes. These proteome-level differences suggest a reduced general pathogenic ability in race 4 of P. tritici-repentis, irrespective of toxin production. Such differences may reflect an adaptation to a saprophytic habit.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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