Transcriptional profiling of the responses to infection by the false smut fungus <i>Ustilaginoidea virens</i> in resistant and susceptible rice varieties
Notice bibliographique
Résumé
Rice false smut is a severe fungal disease worldwide, but the mechanisms underlying resistance to the causal agent Ustilaginoidea virens in rice remain unknown. We performed RNA-Seq to investigate the transcriptional modulation in resistant and susceptible rice varieties for the responses to U. virens infection. In total, 1405 and 1066 differentially expressed genes (DEGs) were identified in resistant ‘IR28’ and susceptible ‘HXZ’ cultivars, respectively. Gene ontology (GO) enrichment analysis revealed a set of GO terms differentially enriched in the two rice varieties. Functional analysis of DEGs showed that a large number of genes encoding secondary metabolites, flavin-containing monooxygenases and peroxidases were differentially regulated. Classification analysis of DEGs revealed that brassinosteroids may have more important roles than salicylic acid and ethylene in response to U. virens infection; the crosstalk of other hormones such as auxin, gibberellins and jasmonates may also affect U. virens infection. Our results revealed that pattern recognition, cellular metabolic changes and hormone signalling constitute a comprehensive network to manipulate the responses of host rice plant to U. virens 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 ».