The genome and transcriptome of the pine saprophyte Ophiostoma piceae, and a comparison with the bark beetle-associated pine pathogen Grosmannia clavigera
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ophiostoma piceae is a wood-staining fungus that grows in the sapwood of conifer logs and lumber. We sequenced its genome and analyzed its transcriptomes under a range of growth conditions. A comparison with the genome and transcriptomes of the mountain pine beetle-associated pathogen Grosmannia clavigera highlights differences between a pathogen that colonizes and kills living pine trees and a saprophyte that colonizes wood and the inner bark of dead trees. RESULTS: We assembled a 33 Mbp genome in 45 scaffolds, and predicted approximately 8,884 genes. The genome size and gene content were similar to those of other ascomycetes. Despite having similar ecological niches, O. piceae and G. clavigera showed no large-scale synteny. We identified O. piceae genes involved in the biosynthesis of melanin, which causes wood discoloration and reduces the commercial value of wood products. We also identified genes and pathways involved in growth on simple carbon sources and in sapwood, O. piceae's natural substrate. Like the pathogen, the saprophyte is able to tolerate terpenes, which are a major class of pine tree defense compounds; unlike the pathogen, it cannot utilize monoterpenes as a carbon source. CONCLUSIONS: This work makes available the second annotated genome of a softwood ophiostomatoid fungus, and suggests that O. piceae's tolerance to terpenes may be due in part to these chemicals being removed from the cells by an ABC transporter that is highly induced by terpenes. The data generated will provide the research community with resources for work on host-vector-fungus interactions for wood-inhabiting, beetle-associated saprophytes and pathogens.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».