The proteome of the phytopathogenic fungus <b><i>Sclerotinia sclerotiorum</i></b>
Notice bibliographique
Résumé
In order to gain a more thorough understanding of the phytopathogenic fungus, Sclerotinia sclerotiorum, we initiated a proteome-level study of the fungal mycelia and secretome. To our knowledge, this is the first comprehensive proteome-level study of this fungus. Extracted mycelial proteins and secreted proteins collected from liquid culture were separated using 2-DE and annotated following ESI-q-TOF MS/MS. Fifty-two secreted proteins were reproducibly present in three biological replicates and 18 of them were identified by MS/MS while over 200 mycelial proteins were reproducibly present in three independent extractions and approximately half of them were identified. Many of the annotated secreted proteins were cell wall degrading enzymes that had been previously identified as pathogenicity or virulence factors of S. sclerotiorum; however, the contribution to the virulence of S. sclerotiorum of one of the identified proteins, alpha-L-arabinofuranosidase, is yet to be analyzed. Furthermore, previous comprehensive EST studies did not detect the presence of the alpha-L-arabinofuranosidase transcript, which demonstrates the merit of performing proteome-level research. All of the secreted and mycelial proteins identified were functionally classified, and the known and proposed roles in disease initiation or progression for many of them are discussed.
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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 ».